Details

Title Исследование и реализация генеративно-состязательной искусственной нейронной сети в задаче генерации изображений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Информационные системы и базы данных»
Creators Антипова Екатерина Сергеевна
Scientific adviser Пак Вадим Геннадьевич
Other creators Пархоменко Владимир Андреевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint Санкт-Петербург, 2020
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects искусственные нейронные сети ; генеративно-состязательные сети ; генерация изображений ; artificial neural networks ; generative adversarial nets ; image generation
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 02.03.03
Speciality group (FGOS) 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1900
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\8399
Record create date 7/31/2020

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

В ходе выполнения данной работы было проведено исследование применения генеративно-состязательных искусственных нейронных сетей для решения задачи генерации изображений. Проведен обзор некоторых используемых моделей ИНС и существующих реализаций, решающих поставленную задачу. Изучены технологии генеративно-состязательных сетей и глубокого обучения. Разработана модель генеративно-состязательной сети, состоящей из двух сверточных нейронных сетей. Проведен анализ качества сгенерированных изображений с помощью оценки близости полученных изображений с исходной выборкой.

During this work, the research of applicability of generative adversarial artificial neural networks to the problem of images generation has been completed. The review of some used ANN models and existing implementations that solve the problem was made. The technologies of generative adversarial networks and deep learning were studied. The model of the generative adversarial network consisting of two convolutional neural networks has been developed. The analysis of the quality of the generated images was carried out by assessing the proximity of the obtained images with the original dataset.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 17 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics