Generativní modely dat popsaných stromovou strukturou
Generative models of tree structured data
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Jakub Bureš
Supervisor
Šmídl Václav
Opponent
Adam Lukáš
Field of study
Matematické inženýrstvíStudy program
Aplikace přírodních vědInstitutions assigning rank
katedra matematikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato bakalářská práce se zabývá generativními modely a jejich možným využitím v internetové bezpečnosti. Hlavním cílem je hledat takové distribuce, která jsou schopna generovat jednoduché stromové struktury. Seznámíme se s moderními metodami a postupy na bázi umělé inteligence a na jednoduchých příkladech je aplikujeme. To zahrnuje neuronové sítě, koncept multi-instančního učení, vnořeného prostoru a metody variačního autoencoderu. V první části vhodně rozebereme nutný matematický aparát, ve druhé části se budeme věnovat generativním modelům a v poslední třetí části stromovým strukturám. his bachelor's thesis deals with generative models and their possible utilization in the internet safety. The main goal of this thesis is to find such distributions, which are capable of generating simple tree structures. We get to know modern methods and approaches using artificial intelligence and we apply them on simple examples. Those methods includes neural networks, concept of the multi-instance learning, the embedded-space and methods of variational autoencoders. In the first part we look into necessary calculus, in the second part we dive into generative models and in the last third part, we look into tree structures.
Collections
- Bakalářské práce - 14101 [278]