Search
Now showing items 1-4 of 4
Predicting novel drug-target interactions via deep learning techniques
Predikování nových drug-target interakcí pomocí deep learningu
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Peška, Ladislav
Date Issued: 2020
Date of defense: 03. 02. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Adam Frey Aim of this work was to develop a machine-learning model for a prediction of drug-target interactions. Inspired by previous state-of-the-art approaches, the work focuses on collaborative filtering methods and ...
Adam Frey Záměrem této práce bylo vyvinout model strojového učenı́ pro predikci in- terakcı́ mezi léky a bı́lkovinami v těle. Inspirována předchozı́mi metodami zaměřila se práce hlavně na metody typu ...
Adam Frey Záměrem této práce bylo vyvinout model strojového učenı́ pro predikci in- terakcı́ mezi léky a bı́lkovinami v těle. Inspirována předchozı́mi metodami zaměřila se práce hlavně na metody typu ...
Deep learning and visualization of models for image captioning and multimodal translation
Hluboké učení a vizualizace modelů pro generování popisků obrázků a multimodální překlad
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Helcl, Jindřich
Date Issued: 2020
Date of defense: 07. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Title: Deep Learning and Visualization of Models for Image Captioning and Multimodal Translation Author: Samuel Michalik Institute: Institute of Formal and Applied Linguistics Supervisor: Mgr. Jindřich Helcl, Institute of ...
Název práce: Hluboké Učení a Vizualizace Modelů pro Generování Popisků Obrázků a Multimodální Překlad Autor: Samuel Michalik Ústav: Ústav Formální a Aplikované Lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jindřich Helcl, ...
Název práce: Hluboké Učení a Vizualizace Modelů pro Generování Popisků Obrázků a Multimodální Překlad Autor: Samuel Michalik Ústav: Ústav Formální a Aplikované Lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jindřich Helcl, ...
Graph data analysis using deep learning methods
Analýza grafových dat pomocí metod hlubokého učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Svoboda, Martin
Date Issued: 2019
Date of defense: 10. 06. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Cílem této práce je prozkoumat existující metody pro vytváření grafových embeddingů. Chceme reprezentovat vrcholy neorientovaných vážených grafů pomocí vektorů malé dimenze, taktéž označovaných jako embeddingy, a to za ...
The goal of this thesis is to investigate the existing graph embedding methods. We aim to represent the nodes of undirected weighted graphs as low-dimensional vectors, also called embeddings, in order to create a rep- ...
The goal of this thesis is to investigate the existing graph embedding methods. We aim to represent the nodes of undirected weighted graphs as low-dimensional vectors, also called embeddings, in order to create a rep- ...
Automatic Relation Extraction from Clinical Documents: A Study of Fine-Tuned Transformer Models and LLMs
Automatická extrakce vztahů z klinických dokumentů: Studie vyladěných modelů Transformer a LLM
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pecina, Pavel
Date Issued: 2024
Date of defense: 10. 09. 2024
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract not found