Multi-Modal Restricted Boltzmann Machines

Tato práce se zabývá způsobem, jakým mohou být využity multi-modální Restricted Boltzmann Machines (RBM) pro automatické označování obrázků dle jejich obsahu. Práce obsahuje stručný rozbor modalit použitelných pro multi-modální klasifikaci. Také jsou zde popsány jednotlivé druhy RBM, které jsou vhodné pro odlišné typy vstupních dat. Praktická část práce obsahuje návrh a popis implementace multi-modální RBM, dále práce obsahuje výsledky přípravných experimentů.This thesis explores how multi-modal Restricted Boltzmann Machines (RBM) can be used in content-based image tagging. This work also cointains brief analysis of modalities that can be used for multi-modal classification. There are also described various RBMs, that are suitable for different kinds of input data. A design and implementation of multimodal RBM is described together with results of preliminary experiments.

Inference in Bayesian Networks

Tato diplomová práce se zabývá demonstrací různých přístupů k inferencím v Bayesovských sítích. V teoretické části jsou rozebrány základy pravděpodobnosti, základy teorie Bayesovkých sítí, inferenční metody a oblasti aplikací Bayesovských sítí. Inferenční metody jsou krátce představeny a doplněny jejich algoritmem. Princip každé metody je uveden na příkladu. Praktická část obsahuje popis implementace, experimenty s demonstračními aplikacemi a shrnutí dosažených výsledků.This master's thesis deals with demonstration of various approaches to probabilistic inference in Bayesian networks. Basics of probability theory, introduction to Bayesian networks, methods for Bayesian inference and applications of Bayesian networks are described in theoretical part. Inference techniques are explained and complemented by their algorithm. Techniques are also illustrated on example. Practical part contains implementation description, experiments with demonstration applications and conclusion of the results.

Module RBM and DBM for Program Neural Net Modeler

Tato diplomová práce se zaměřuje na rozšíření programu Modeler neuronových sítí o sítě Restricted Boltzmann Machine a Deep Boltzmann Machine. Dále se zaměřuje na paralelizaci učení těchto sítí. V této práci jsou popsány uvedené neuronové sítě a možnosti monitorování jejich učení. Jsou zde také popsány možnosti paralelizace neuronových sítí pro distribuovaný výpočet. V rámci této práce byl rozšířen program Modeler neuronových sítí a vytvořen program pro paralelizaci sítí Restricted Boltzmann Machine a Deep Boltzmann Machine využívající datový paralelismus. S využitím těchto programů a superpočítače byla porovnána rychlost učení a úspěšnost klasifikace vzorů mezi sekvenční a paralelní implementací uvedených neuronových sítí na různých datasetech.This master thesis focuses on extending the program Neural net modeler with Restricted Boltzmann Machine and Deep Boltzmann Machine networks. Furthermore, this thesis deals with parallelization of learning of these networks. Stated neural networks and monitoring possibilities of their learning are described in this work. Possibilities of neural networks parallelization for distributed computing are also described there. In the scope of this study, the program Neural net modeler was extended and a new program was created, which deals with parallelization of Restricted Boltzmann Machine and Deep Boltzmann Machine networks using data parallelism. Using these programs and a supercomputer, the speed of learning and the success rate of pattern classification were compared between sequential and parallel implementation of the mentioned neural networks on various datasets.460 - Katedra informatikyvýborn

Semantic Similarity of Texts

Tato práce se zabývá problematikou určování sémantické podobnosti textů se zaměřením na škálovatelnost. Součástí zpracování je teoretický přehled nástrojů pro implementaci systému na testovaných datech. Testovaný korpus obsahuje odborné články v anglickém jazyce. Cílem práce je tyto články analyzovat, modifikovat pro snadnější analýzu jejich sémantické obdoby. Jedním z nejdůležitějších využitých nástrojů je reprezentace dat ve vektorovém prostoru. This paper deals with the determination of semantic similarity texts, focusing on scalability. Part of treatment is a theoretical overview of the tools to implement the system on test data. Tested corpus contains expert articles in the English language. The aim is to analyze these articles, modified to facilitate the analysis of their semantic analogues. One of the most utilized tools is a representation of data in a vector space model.

Texture Synthesis

Cílem této bakalářské práce bylo vytvořit aplikaci, která bude syntetizovat textury. Tato metoda generování syntetických textur je převážně postavena na metodě Li-Yi Weye a Marca Levoye. Metoda této bakalářské práce je schopna bez větších ztrát kvality syntetizovat široké spektrum textur. Je to vysoce výpočetně náročný proces, jehož velkou nevýhodou je doba výpočtu. Proto jsem jako prostředí zvolil jazyk C++. V této bakalářské práci jsem navrhl a vytvořil dvě metody urychlení, které se dají navzájem kombinovat.The goal of this bachelor's thesis was to developed an application to synthesize textures. A method for the texture generation is mainly based on the work of Li-Yi Wey and Marc Levoy's. This method is able to quickly and without bigger wastes of quality synthesize broad-spectrum of textures. It is a computational-intensive whose big disadvantage is the computing time. Therefore I chose the C++ programming. In this bachelor's thesis I suggested and created two acceleration method, which are possible to combine together.

New methods for emotion recognition from text

Tato diplomová práce se zabývá možnostmi extrakce emocí z textu, konkrétně strojovými metodami bez učitele. Podrobněji jsou popsány metody sémantického modelování LSA, pLSA a LDA. Byla vytvořena implementace metody LDA v jazyce Java, která byla použita pro emocionální klasifikaci 860 česky psaných dokumentů do šesti odlišných emocí. Maximální přesnost při optimalizaci parametrů modelu byla 24 %.This master’s thesis is about a method for sentimental analysis, especially machine learning methods without teacher. In detail are described method for semantic modeling LSA, pLSA a LDA. It was created a LDA implementation in Java language, which was used to emotional classification of 860 Czech documents to six different emotional categories. Maximal accuracy was 24 % if optimized parameters was used.

Machine Learning Concepts for Categorization of Objects in Images

Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.This work is focused on objects and scenes recognition using machine learning and computer vision tools. Before the solution of this problem has been studied basic phases of the machine learning concept and statistical models with accent on their division into discriminative and generative method. Further, the Bag-of-words method and its modification have been investigated and described. In the practical part of this work, the implementation of the Bag-of-words method with the SVM classifier was created in the Matlab environment and the model was tested on various sets of publicly available images.