Details

Кузнецов, Эрик Игоревич. Генеративно-состязательные сети [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_04 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем / Э. И. Кузнецов; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. А. И. Тышкевич. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,80 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v18-1370.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-1370>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-1370-o.pdf>.

Record create date: 10/25/2018

Subject: нейронная сеть; линейное программирование со случайными интервальными параметрами; устойчивость; выпуклое конусное программирование второго порядка ; реализация в среде MATLAB

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI; Отзыв руководителя

Allowed Actions: Read Download (1.8 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объектом исследования в данной работе является класс задач линейного программирования со случайными интервальными параметрами. Цель работы: разработка и реализация нейронной сети, решающей класс задач линейного программирования со случайными интервальными параметрами. При выполнении данной работы были решены следующие задачи: 1. Поиск метода удовлетворительного решения задачи линейного программирования со случайными интервальными параметрами. 2. Использование схемы нейронной сети для решения задачи, эквивалентной задаче линейного программирования 3. На основе теории устойчивости Ляпунова и принципа инвариантности LaSalle строго доказана асимптотическая устойчивость предлагаемой сети. 4. Реализация в среде MATLAB с использованием CVXsdpt3 solver. Структура предлагаемой сети является надежной и эффективной. Было показано несколько численных примеров, показывающих эффективность метода.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Table of Contents

  • Оглавление
  • Список иллюстраций
  • Определения и сокращения
  • Введение
    • Актуальность работы
    • Краткое содержание работы
  • Постановка и определение задач
  • 1 Алгоритмы
    • 1.1 Принцип работы GAN
    • 1.2 Domain Shift
    • 1.3 DCGAN
    • 1.4 Adversarial Autoencoders
  • 2 Анализ предметной области
    • 2.1 Генерация шрифтов
    • 2.2 «Рисование» объекта по словесному или графическому описанию
      • 2.2.1 Увеличение разрешения без потери качества
    • 2.3 Преобразование объекта в объект другого домена
  • 3 Разработка приложения
    • 3.1 Начальные условия
    • 3.2 Создание модели
    • 3.3 Обучение
  • 4 Заключение
  • Список литературы

Document usage statistics

stat Document access count: 104
Last 30 days: 11
Detailed usage statistics