Дослідження генеративно-змагальних моделей в задачах  синтезу тексту в зображення

Воронюк, К. Л.

Публікація:
Дослідження генеративно-змагальних моделей в задачах синтезу тексту в зображення

dc.contributor.author	Воронюк, К. Л.
dc.date.accessioned	2023-07-21T14:35:16Z
dc.date.available	2023-07-21T14:35:16Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.citation	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.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23734
dc.language.iso	uk
dc.subject	генеративне глибоке навчання
dc.subject	генеративно-змагальні моделі
dc.subject	мережа stackgan
dc.subject	синтез тексту у зображення
dc.title	Дослідження генеративно-змагальних моделей в задачах синтезу тексту в зображення
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication