Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBeneš, Jan
dc.contributor.editorRendl, Jan
dc.date.accessioned2018-07-24T13:07:55Z-
dc.date.available2018-07-24T13:07:55Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationRENDL, Jan ed. Studentská vědecká konference: bakalářské studijní programy, sborník rozšířených abstraktů, květen 2019, Plzeň. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni, 2018, s. 29-30. ISBN 978-80-261-0789-7.cs
dc.identifier.isbn978-80-261-0789-7
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/29857
dc.identifier.urisvk.fav.zcu.cz/download/sbornik_svkb_2018.pdf
dc.description.abstractV této práci jsem zjistil, že rekurentní neuronové sítě podávají dobré výsledky při aplikaci na problém segmentace textu. Tento typ neuronových sítí by zároveň mohl být i cestou k dosažení ještě lepších výsledků. Tento typ neuronových sítí by zároveň mohl být i cestou k dosažení ještě lepších výsledků. Nevýhodou modelů hlubokého strojového učení je, že existuje velké množství hyperparametrů, kterými se ovlivnit chování modelu. Počítačová optimalizace těchto parametrů vyžaduje obrovský výpočetní výkon, proto jsou pro efektivní nastavení vyžadovány expertní znalosti. Z toho důvodu se dá usoudit, že nastavení modelu pravděpodobně není optimální. Výhodou těchto moderních přístupů oproti tradičním však je, že při volbě dostatečně komplexní struktury zvětšení trénovacího datasetu téměř vždy přinese zlepšení prediktivních schopností modelu. Proto je pravděpodobné, že zvětšení datasetu je cesta k dosažení ještě lepších výsledků.cs
dc.format2 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rights© Západočeská univerzita v Plznics
dc.subjectsegmentace textucs
dc.subjectsegmentační algoritmycs
dc.subjectrekurentní neuronové sítěcs
dc.titleSegmentace textu dle tématucs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeconferenceObjecten
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.subject.translatedtext segmentationen
dc.subject.translatedsegmentation algorithmsen
dc.subject.translatedrecurrent neural networksen
dc.type.statusPeer-revieweden
Appears in Collections:Studentská vědecká konference 2018-bakalářské studijní programy
Studentská vědecká konference 2018-bakalářské studijní programy
Studentská vědecká konference 2018-bakalářské studijní programy

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Benes.pdfPlný text227,32 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/29857

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.