Details

Title: Генеративно-состязательные сети: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_04 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем
Creators: Кузнецов Эрик Игоревич
Scientific adviser: Тышкевич Антон Игоревич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: нейронная сеть; линейное программирование со случайными интервальными параметрами; устойчивость; выпуклое конусное программирование второго порядка; реализация в среде MATLAB
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-1370
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

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
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

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

Usage statistics

stat Access count: 85
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics