Добірка наукової літератури з теми "Генеративна змагальна нейронна мережа"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Генеративна змагальна нейронна мережа".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Генеративна змагальна нейронна мережа"
Федоряка, М., та K. Мелкумян. "Гібридний метод обробки зображень на конволюційних нейронних мережах". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 38 (31 травня 2021): 72–76. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.38.2021.233198.
Повний текст джерелаSulema, Yevgeniya, та Boris Topchiiev. "ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА КОЛОРИЗАЦІЯ ЗОБРАЖЕНЬ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕНЕРАТИВНИХ ЗМАГАЛЬНИХ МЕРЕЖ". System technologies 5, № 124 (25 листопада 2019): 94–103. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-5-124-2019-09.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Генеративна змагальна нейронна мережа"
Гайдук, Ірина Вадимівна. "Вирішення транспортної задачі методами машинного навчання". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46504.
Повний текст джерелаMaster’s thesis: 87 pages, 27 figures, 24 tables, 21 sources. Theme: The classical problem of optimal transportation. The conducted research solves it by known methods, their advantages and disadvantages, the necessary conditions for the existence of an optimal solution. This was a proposed machine method for solving problems with the construction and model of learning based on a generative neural network. The paper considered general information on the method of solving the problem of optimal transportation with its unbalance and scalability. The results of three different types of problems solved by the machine learning method were analyzed. The subject of the study is the classical problem of optimal transportation in three different types. The subject of research is the methods of machine learning, in particular the generative competitive neural network.
Городничий, В. О. "Інтелектуальна інформаційна система відновлення зображень за допомогою генеративної змагальної мережі". Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82387.
Повний текст джерелаТопчієв, Борис Сергійович. "Алгоритмічно-програмний метод колоризації зображень". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/33832.
Повний текст джерелаThis master's dissertation is devoted to the research and development of an algorithmic-software method of coloring images using neural networks. This master's dissertation includes research on the problem of image colorization, self-developed algorithmic-software method for semi-automatic image colorization with the participation of a user who makes their own color prompts. In order to test and demonstrate the work of the developed neural network system, a simple web service was created, which allows the user to select the desired image, use the color palette to enter their own tips and get the result of the system. This master's dissertation provides a detailed analysis of existing problems in working with images, a review of various algorithms for eliminating defects in images and proposed its own method for performing interactive coloring of images with the participation of the user. A simple web service has also been developed, which deploys trained models for their operation.