Generování obrazu pomocí konvolučních neuronových sítí - Kohút, Jan (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2016)
Tato bakalářská práce se zabývá navržením a analýzou konvolučních neuronových sítí generujících obrázky znaků na základě jejich parametrů. Parametry znaků jsou typ znaku, font, barva znaku, barva pozadí, translace a rotace. Neuronové sítě si vytvořily mnohorozměrnou reprezentaci jednotlivých parametrů. V rámci těchto reprezentací existují podobné vztahy jako v rámci samotných parametrů. Neuronové sítě generují znaky s novými hodnotami prametrů na základě interpolace mezi naučenými hodnotami parametrů. Neuronové sítě jsou schopné generalizace problému generování obrazu.

The aim of this Bachelor's thesis is to design and analyze convolutional neural networks generating images of characters based on their parameters. Parameters of characters are type of char, font, colour of character, background colour, translation and rotation. Neural networks have created multidimensional representation of each parameter. Relations inside these representation are similar to relations inside parameters. Neural networks generate characters with new values of parameters based on interpolation between learned values of parameters. Neural networks are capable to generalize problem of generating images.
Learning to Generate Images with Convolutional Neural Networks
Keywords: Neuronové sítě; konvoluční neuronové sítě; generování obrazu; struktury neuronových sítí; embedding; interpolace; Neural networks; convolutional neural networks; image generation; neural networks structures; embedding; interpolation