Hledat
Zobrazují se záznamy 1-2 z 2
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Semisupervizované hluboké učení v označování sekvencí
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Šabata, Tomáš
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 16. 09. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...
Active learning for Bayesian neural networks in image classification
Aktivní učení Bayesovských neuronových sítí pro klasifikaci obrazu
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Šabata, Tomáš
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 14. 09. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: V posledných rokoch dosahujú zložité neurónové siete špičkové výsledky v klasifikácií obrazu. Trénovanie takýchto modelov však vyžaduje veľké množstvo označkovaných dát. Kým neoznačkované obrázky sú často dostupné vo ve ...
In the past few years, complex neural networks have achieved state of the art results in image classification. However, training these models requires large amounts of labelled data. Whereas unlabelled images are often ...
In the past few years, complex neural networks have achieved state of the art results in image classification. However, training these models requires large amounts of labelled data. Whereas unlabelled images are often ...