Publication: РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕРАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
dc.contributor.author | Ахметов, А. Ф. | |
dc.date.accessioned | 2024-10-09T18:20:38Z | |
dc.date.available | 2024-10-09T18:20:38Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | Данная работа опирается на принципы работы генеративных нейронных сетей, связана с различными их архитектурами и реализациями и представляет результаты разработки программного средства с их использованием. В процессе разработки и исследования использовались методы оценки показателей качества, аугментации наборов данных и переборов гиперпараметров моделей. В ходе исследования было разработано программное средство для генерирования изображения и подтверждена гипотеза о непрерывности значений векторного пространства признаков скрытого слоя. Программное обеспечение позволяет в зависимости от типа генерируемых данных выбирать модель и генерировать изображения соответствующего типа. Проведена оценка показателя эффективности, подтверждающего корректность генерации изображений для каждого из типов данных, использовавшихся в исследовании. | |
dc.identifier.citation | Ахметов А.Ф. Разработка программного средства для генерирования изображений с использованием генеративных нейронных сетей // Сборник научных работ студентов и аспирантов Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ. – М.: НИЯУ МИФИ, 2024. – С.37 - 42 | |
dc.identifier.uri | https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/15559 | |
dc.publisher | НИЯУ МИФИ | |
dc.subject | Библиотека PyTorch | |
dc.subject | Python | |
dc.subject | Компьютерное зрение | |
dc.subject | Бинарный классификатор | |
dc.subject | Аугментация набора данных | |
dc.subject | Нейронные сети | |
dc.subject | Генерирование изображений | |
dc.title | РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕРАТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ | |
dc.type | Article | |
dspace.entity.type | Publication | |
relation.isOrgUnitOfPublication | 010157d0-1f75-46b2-ab5b-712e3424b4f5 | |
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | 010157d0-1f75-46b2-ab5b-712e3424b4f5 |