Оригинальные исследования (ОРИС)

Название статьи: ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОЭТАПНОЙ ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ТЕКСТОВОМУ ОПИСАНИЮ

Авторы: Дроздов Д. С., Федоров В. О., Белов Ю. С.

Ключевые слова: генеративно-состязательные сети, генерация изображений, глубокое обучение

Страницы: 186-193

Аннотация:

В данной статье описывается архитектура многоэтапной генеративно состязательной сети, которая используются для генерации изображений по текстовому описанию. Данная модель состоит из многоэтапной композиции блоков, состоящих из генератора и дискриминатора. Первый генератор создает грубую форму изображения на основе текстовых описаний, а второй генератор уточняет детали и создает финальное изображение. Дискриминатор оценивает качество изображений, и обучение происходит путем улучшения качества изображений для их более точной классификации дискриминатором. В процессе обучения генератор старается создать изображение, которое будет максимально близко к своему текстовому описанию, тогда как дискриминатор старается различать настоящие изображения от сгенерированных. Многоэтапная архитектура стековых генеративно состязательных сетей позволяет избежать проблем с градиентным затуханием, что обеспечивает более стабильное обучение и повышение качества сгенерированных изображений.

Полный текст статьи недоступен

Скачать полный текст статьи
  • ISSN: 2222-0402

Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)

Отправить статью в журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)"

Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 25 ноября 2024 г. 

Полезная информация

Наша группа в "Контакте"

ДО ПУБЛИКАЦИИ ОДИН ШАГ

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, как быстро опубликовать вашу статью

Нажимая кнопку "Получить консультацию" я даю свое согласие на передачу и обработку персональных данных, а также принимаю условия политики конфиденциальности.