tuke/zpwiki
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

Update 'pages/teachers/hladek/subjects/dp2021/README.md'

Browse Source
This commit is contained in:
dano 2020-01-17 13:50:08 +00:00
parent f17d602d13
commit b8147d817d
1 changed files with 0 additions and 32 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

32
pages/teachers/hladek/subjects/dp2021/README.md
View File

@ -51,35 +51,3 @@ Rozsah výstupu min. 3 A4 kvalitného textu
- 12.12. - Holp, Harahus
- 15.1. Nagy
Dárius Lindvai
- Rešerš tak na 3 strany - čo najnovšie sa píše na tému "puctuation restoration"
- krátky program a tutoriál (program s rozsiahlym komentárom ) v Pythone na využitie LSTM, napr. podobne [ako](https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/sequence_models_tutorial.html).
- [zaujimavy blog](http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)
Jakub Maruniak
- Vypracujte min. 4. stranový rešerš na tému "Crowdsourcing"
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
Dominik Nagy:
- Vypracujte min. 4 stranový rešerš na tému: "Sequence to Sequence" (Encoder-Decoder, seq2seq, transformer, attention)
- citujte min. 10 najvýznamnejších bibliografických zdrojov
15.1.2020:
- Prečítajte si o [konvolučných sieťach](http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/)
- Prečítajte si Sequence to Sequence Convolutional Neural Network for Automatic
Spelling Correction
- Skúste si nainštalovať nástroj fairseq
- prejdite si tutoriál https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/examples/translation/README.md
Návrh na zadanie DP:
- Vypracujte teoretický prehľad metód "sequence to sequence".
- Pripravte si dátovú množinu na trénovnie modelu sequence to sequence pre úlohu opravy preklepov.
- Vyberte minmálne dva rôzne modely a porovnajte ich presnosť na vhodnej dátovej množine.
- Na základe výsledkov experimentov navrhnite zlepšenia