Rozpoznávání ručně psaného textu pomocí hlubokých neuronových sítí

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá problematikou rozpoznávania ručne písaného textu pomocou hlbokých neurónových sietí. Je zameraná na použitie metódy sequence to sequence pomocou enkóder-dekóder modelu. Jej súčasťou je aj návrh enkóder-dekóder modelu pre rozpoznávanie ručne písaného písma používajúceho transformer namiesto rekurentných neurónov a sada experimentov, ktoré na ňom boli vykonané. 
The work deals with the issue of handrwritten text recognition problem with deep neural networks. It focuses on the use of sequence to sequence method using encoder-decoder model. It also includes design of encoder-decoder model for handwritten text recognition using a transformer instead of recurrent neurons and a set of experiments that were performed on it.
Description
Citation
RICHTARIK, L. Rozpoznávání ručně psaného textu pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda) Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
Date of acceptance
2020-08-27
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Lze vaše řešení označit za "optimální" využití Transformeru pro řešení daného problému? Jaké další aspekty navrženého přístupu by bylo třeba experimentálně prozkoumávat, aby bylo možné tvrdit, že opravdu jste se hodně přiblížil optimu? Jakým způsobem byste použil přístup BERT? Co si myslíte, že by bylo vhodné zlepšit ve Vašem přístupu?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO