Search
Now showing items 11-20 of 23
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. ...
Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks
Detekce anomálií pomocí generativních adversariálních sítí
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Fink, Jiří
Date Issued: 2019
Date of defense: 27. 06. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Generative adversarial networks (GANs) are able to capture distribution of its inputs. They are thus used to learn the distribution of normal data and then to detect anoma- lies, even if they are very rare; e.g. Schlegl ...
Generativní adversariální sítě (GAN) jsou schopny naučit se distribuci svých vstupů. Používají se pro naučení se distribuce normálních dat a pak je lze využít pro detekci i velmi vzácných anomálií, např. Schlegl a spol. ...
Generativní adversariální sítě (GAN) jsou schopny naučit se distribuci svých vstupů. Používají se pro naučení se distribuce normálních dat a pak je lze využít pro detekci i velmi vzácných anomálií, např. Schlegl a spol. ...
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, ...
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 ...
Klasifikace na množinách bodů v 3D
Klasifikace na množinách bodů v 3D
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Mráz, František
Date Issued: 2018
Date of defense: 13. 09. 2018
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Increasing interest for classification of 3D geometrical data has led to discov- ery of PointNet, which is a neural network architecture capable of processing un- ordered point sets. This thesis explores several methods ...
Rostoucí zájem o klasifikaci 3D geometrických dat vedl k objevu PointNet, což je neuronová síť schopná přímého zpracování neuspořádaných množin bodů. Tato práce prozkoumává několik metod využítí obvyklých bodových příznaků ...
Rostoucí zájem o klasifikaci 3D geometrických dat vedl k objevu PointNet, což je neuronová síť schopná přímého zpracování neuspořádaných množin bodů. Tato práce prozkoumává několik metod využítí obvyklých bodových příznaků ...
Visual Question Answering
Zodpovídání dotazů o obrázcích
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Straka, Milan
Date Issued: 2017
Date of defense: 07. 09. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Visual Question Answering (VQA) is a recently proposed multimodal task in the general area of machine learning. The input to this task consists of a single image and an associated natural language question, and the output ...
Visual Question Answering (zodpovídání dotazů nad obrázky, VQA) je nová multimodální úloha v oblasti strojového učení. Vstupem této úlohy je obrázek a otázka vztahující se k tomuto obrázku a výstupem je odpověď na tuto ...
Visual Question Answering (zodpovídání dotazů nad obrázky, VQA) je nová multimodální úloha v oblasti strojového učení. Vstupem této úlohy je obrázek a otázka vztahující se k tomuto obrázku a výstupem je odpověď na tuto ...
Detection of malignant melanoma in histological sample using deep neural networks
Detekce maligního melanomu v histologickém preparátu pomocí hlubokých neuronových sítí
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Lokoč, Jakub
Date Issued: 2017
Date of defense: 20. 06. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The aim of this thesis is to create a classification method for detection of ma- lignant melanoma in high-resolution digital images. Deep convolutional neural networks were used for this task. At first, a short overview ...
Adversarial examples generation for deep neural networks
Generování adversariáních vzorů pro hluboké neuronové sítě
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Neruda, Roman
Date Issued: 2018
Date of defense: 06. 09. 2018
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Machine learning models exhibit vulnerability to adversarial examples i.e., artificially created inputs that become misinterpreted. The goal of this work is to explore black-box adversarial attacks on deep networks performing ...
Modely strojového učení vykazují náchylnost k útokům za použití adversariálních vzorů, tedy uměle připravených vstupů s cílem zmást model. Předpokládaná práce si dává za cíl prozkoumat metody generování těchto vzorů v ...
Modely strojového učení vykazují náchylnost k útokům za použití adversariálních vzorů, tedy uměle připravených vstupů s cílem zmást model. Předpokládaná práce si dává za cíl prozkoumat metody generování těchto vzorů v ...
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- ...