Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U002676, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Породжувальні моделі та методи глибокого навчання для формування зображень Автор Біляченко Катерина Вячеславівна Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60688 Видання Київ Опис Дипломна робота містить 147 с., 6 табл., 57 рис., 2 додатки, 46 джерел. Об’єкт дослідження: формування нових зображень з використанням породжувальних моделей та методів глибокого навчання на основі вихідних даних облич людей різного віку, національності тощо. Згенеровані зображення можуть бути використані безпосередньо на практиці як готовий результат , так і для етапу підготовки даних для моделей класифікації. Предмет дослідження: породжувальні моделі, а саме генеративна змагальна мережа, її модифікації генеративна змагальна мережа найменших квадратів і глибока згорткова генеративна мережа, а також варіаційний автокодувальник. Мета роботи: розробка програмного продукту для дослідження формування зображень різних породжувальних моделей на визначеному наборі даних, виявлення особливостей кожної з них, проведення порівняльного аналізу. Практичним результатом роботи є програмний продукт на мові програмування Python (додаток A), який представляє собою систему навчання породжувальних моделей, серед яких генеративні змагальні мережі та варіаційний автокодувальник, та формування зображень з їх використанням, а також систему класифікації зображень для дослідження питання доповнення існуючої вибірки сформованими зображеннями від породжувальної моделі. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити