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.