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
Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)
Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 31 декабря 2024 г.
Архив выпусков
- 2024 - Том 14, Выпуск 11
- 2024 - Том 14, Выпуск 10
- 2024 - Том 14, Выпуск 9
- 2024 - Том 14, Выпуск 8
- 2024 - Том 14, Выпуск 7
- 2024 - Том 14, Выпуск 6
- 2024 - Том 14, Выпуск 5
- 2024 - Том 14, Выпуск 4
- 2024 - Том 14, Выпуск 3
- 2024 - Том 14, Выпуск 2
-
Весь архив