Публікація: Дослідження генеративно-змагальних моделей в задачах синтезу тексту в зображення
Завантаження...
Дата
2023
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Мета роботи – ознайомлення, вибір та дослідження особливостей генеративного моделювання, що визначає найбільш ефективні моделі в навчанні генерації реалістичних зображень з текстового опису, а також перевірка якості та швидкості процесу генерації за допомогою реалізації алгоритму для демонстрації отриманих результатів. Методи дослідження – аналіз існуючих алгоритмів видів генеративно-змагальних моделей. Виділення ключових понять і алгоритмів їх роботи, а також аналіз літератури та електронних ресурсів існуючих змагальних моделей для вирішення задач синтезу тексту у зображення. На основі результатів виконаних досліджень вирішено задачу трансформації тексту в зображення за допомогою генеративно-змагальної нейронної мережі StackGAN. Розроблено програмний модуль з реалізацією імітаційного моделювання роботи змагальних моделей, який ілюструє синтез.
Опис
Ключові слова
генеративне глибоке навчання, генеративно-змагальні моделі, мережа stackgan, синтез тексту у зображення
Бібліографічний опис
Воронюк К. Л. Дослідження генеративно-змагальних моделей в задачах синтезу тексту в зображення : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / К. Л. Воронюк ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 81 с.