MYŠKA, V. Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Student nastudoval rámce hlubokého učení založené na rekurentních sítích. Na základě získaných poznatků navrhnul 2 struktury neuronových sítí pro klasifikaci textových dat. Student pracoval samostatně, řešení však student konzultoval s vedoucím práce a přinášel nápady na rozšíření práce. Po formální stránce je práce zpracovaná na vysoké úrovni. Vytknul bych však, že student nezapracoval další recenzované zdroje z databází, které mu byly odporučeny vedoucím práce, a stručné zpracování současných řešení postavených na rekuretních sítích. Práci i tak hodnotím známkou A - 91b.
Práce se zaměřuje na položení teoretických základů a praktickou aplikaci rekurentních neuronových sítí pro analýzu textů se zaměřením na klasifikaci dle emocí. Práce má teoretickou část na dobré úrovni, rozebírá současné postupy v odvětví automatizovaného zpracování textů. Vytkl bych zde opomenutí jiných architektur rekurentních neuronových sítí kromě LSTM - např. Gated recurrent unit. Praktická část je zpracována dobře, student vyzkoušel aplikaci dvou architektur, zhodnotil jejich výsledky. Zde bych vytkl občasnou nejasnou interperetaci výsledků - např. nedostatečně označené tabulky. Po formální stránce je práce zpracována na dobré úrovni. Student splnil zadání a prokázal dobrou orientaci v dané problematice. V práci mi chybí použití jiných rekurentních architektur než LSTM. Hodnotím 88 - B.
eVSKP id 110077