Публікація: Розробка методу генерації масивів даних для навчання глибинних нейронних мереж
Завантаження...
Дата
2020
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Предметом исследования является построение архитектуры глубокой нейронной сети для генерации сложных распределений данных.
Целью работы является выявление скрытых различий между реальными и синтетическими данными для их высококачественной генерации.
Методы исследования включают в себя анализ существующих подходов и моделей для генерации синтетических данных. Анализ литературных источников и последних исследований в области компьютерного зрения и глубинных нейросетевых архитектур. Предполагается, что идентификация отличительных особенностей в распределении реальных и синтетических данных и их использование поможет избежать трудностей перехода модели машинного обучения между ними и генерации качественных синтетических данных для обучения глубоких нейронных сетей.
Опис
Ключові слова
вариационный автоенкодер, генеративные соревновательные сети, генеративные модели, скрытое пространство, сложное распределение данных
Бібліографічний опис
Норцова А. В. Розробка методу генерації масивів даних для навчання глибинних нейронних мереж : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 – Комп’ютерні науки / А. В. Норцова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 79 с.