Search
Now showing items 1-10 of 16
Multilingual speech synthesis
Vícejazyčná syntéza řeči
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Dušek, Ondřej
Date Issued: 2020
Date of defense: 08. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: This work explores multilingual speech synthesis. We compare three models based on Tacotron that utilize various levels of parameter sharing. Two of them follow recent multilingual text-to-speech systems. The first one ...
Tato práce se zabývá vícejazyčnou syntézou řeči. Porovnali jsme tři odlišné modely, které jsou založeny na Tacotronu. Tyto modely se liší především v přístupu ke sdílení infor- mací a parametrů mezi jazyky. Dva z nich ...
Tato práce se zabývá vícejazyčnou syntézou řeči. Porovnali jsme tři odlišné modely, které jsou založeny na Tacotronu. Tyto modely se liší především v přístupu ke sdílení infor- mací a parametrů mezi jazyky. Dva z nich ...
Deep contextualized word embeddings from character language models for neural sequence labeling
Použití hlubokých kontextualizovaných slovních reprezentací založených na znacích pro neuronové sekvenční značkování
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pecina, Pavel
Date Issued: 2019
Date of defense: 04. 02. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: A family of Natural Language Processing (NLP) tasks such as part-of- speech (PoS) tagging, Named Entity Recognition (NER), and Multiword Expression (MWE) identification all involve assigning labels to sequences of words ...
Rodina úkolů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), jako je označování po částech řeči (PoS), identifikace pojmenované entity (NER) a identifikace více slov (MWE), zahrnují přiřazení štítků sekvencím slov v textu ...
Rodina úkolů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), jako je označování po částech řeči (PoS), identifikace pojmenované entity (NER) a identifikace více slov (MWE), zahrnují přiřazení štítků sekvencím slov v textu ...
Natural Language Correction
Automatická oprava pravopisu
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Straka, Milan
Date Issued: 2017
Date of defense: 07. 06. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Cílem této diplomové práce je prozkoumat oblast automatické korekce pravopisu (jazyka) a navrhnout sadu modelů založených na neuronových sítí pro řešení úkolů počínaje opravou gramatiky až po diakritizaci. Diplomová práce ...
The goal of this thesis is to explore the area of natural language correction and to design and implement neural network models for a range of tasks ranging from general grammar correction to the specific task of diacritization. ...
The goal of this thesis is to explore the area of natural language correction and to design and implement neural network models for a range of tasks ranging from general grammar correction to the specific task of diacritization. ...
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 ...
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Semisupervizované hluboké učení v označování sekvencí
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Šabata, Tomáš
Date Issued: 2019
Date of defense: 16. 09. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Označování sekvencí ve strojovém učení je typ problému, který zahrnuje při- řazování označení jednotlivým členům sekvence. Pro tento typ problému dosáhlo hluboké učení dobrého výkonu. Jedna z nevýhod tohoto přístupu je ...
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is ...
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is ...
Deep Learning For Implicit Feedback-based Recommender Systems
Deep learning pro doporučování založené na implicitní zpětné vazbě
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Peška, Ladislav
Date Issued: 2020
Date of defense: 16. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Souhrn: Cílem výzkumu je zaměřit se na Recurrent Neural Networks (RNN) a jeho aplikaci na doporučení týkající se relací, která jsou posílena implicitní zpětnou vazbou od uživatelů a metadaty založenými na obsahu. Pro ...
The research aims to focus on Recurrent Neural Networks (RNN) and its application to the session-aware recommendations empowered by implicit user feedback and content-based metadata. To investigate the promising architecture ...
The research aims to focus on Recurrent Neural Networks (RNN) and its application to the session-aware recommendations empowered by implicit user feedback and content-based metadata. To investigate the promising architecture ...
Detekce střihů a vyhledávání známých scén ve videu s pomocí metod hlubokého učení
Detekce střihů a vyhledávání známých scén ve videu s pomocí metod hlubokého učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Lokoč, Jakub
Date Issued: 2020
Date of defense: 14. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Vyhledávání ve videu představuje náročný problém s mnoha záludnostmi a dílčími problémy. Tato práce se zaměřuje na dva z těchto podproblémů, konkrétně na detekci střihů a textové vyhledávání. V případě detekce střihů bylo ...
Video retrieval represents a challenging problem with many caveats and sub-problems. This thesis focuses on two of these sub-problems, namely shot transition detection and text-based search. In the case of shot detection, ...
Video retrieval represents a challenging problem with many caveats and sub-problems. This thesis focuses on two of these sub-problems, namely shot transition detection and text-based search. In the case of shot detection, ...
Efficient neural speech synthesis
Efektivní neuronová syntéza řeči
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Dušek, Ondřej
Date Issued: 2020
Date of defense: 08. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Modely pro práci se sekvenčními daty založené na neuronových sítích v posledních letech výrazně přispěly ke zlepšení kvality systémů pro syntézu řeči. Zatím však nebyl navržen systém, který by se dal rychle a efektivně ...
While recent neural sequence-to-sequence models have greatly improved the quality of speech synthesis, there has not been a system capable of fast training, fast inference and high-quality audio synthesis at the same time. ...
While recent neural sequence-to-sequence models have greatly improved the quality of speech synthesis, there has not been a system capable of fast training, fast inference and high-quality audio synthesis at the same time. ...
Deep Neural Networks for Time Series Forecasting
Předpovídání časových řad pomocí hlubokých neuronových sítí
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pilát, Martin
Date Issued: 2020
Date of defense: 03. 02. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Time series forecasting is a task of both academic and pragmatic interest. Although it has been long dominated by qualitative methods and simple quan- titative methods, machine learning and deep learning algorithms in ...
Předpovı́dánı́ časových řad je úloha, která má jak akademické tak prak- tické využitı́. Přestože byla po dlouhou dobu řešena předevšı́m kvalitativnı́mi metodami a jednoduchými kvantitativnı́mi modely, ...
Předpovı́dánı́ časových řad je úloha, která má jak akademické tak prak- tické využitı́. Přestože byla po dlouhou dobu řešena předevšı́m kvalitativnı́mi metodami a jednoduchými kvantitativnı́mi modely, ...
Using neural networks to generate realistic skies
Použití neuronových sítí pro generování realistických obrazů oblohy
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Křivánek, Jaroslav
Date Issued: 2019
Date of defense: 05. 09. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Obor počítačové grafiky široce využívá 360ř fotografií okolního prostředí s vysokým dynamickým rozsahem pro získání realistického osvětlení scény z obrazu. Tento způsob osvětlení scény je rozšířen jak v realistických ...
Environment maps are widely used in several computer graphics fields, such as realistic architectural rendering or computer games as sources of the light in the scene. Obtaining these maps is not easy, since they have to ...
Environment maps are widely used in several computer graphics fields, such as realistic architectural rendering or computer games as sources of the light in the scene. Obtaining these maps is not easy, since they have to ...