Add to ORKGPoniższa praca ma na celu sprawdzenie efektywności Kosztu Informacji Wspólnej (Mutual Information Penalty), w połączeniu z techniką progresywnego trenowania Generatywnych Sieci Współzawodniczących (Generative Adversarial Networks).Dokładniej, proponujemy architekturę zdolną do generowania wysokiej rozdzielczości zdjęć, z wyizolowanymi cechami semantycznymi kontrolowanmi przez zbiór zmiennych rzeczywistych. Owa architektura zostaje zaaplikowana do zbioru CelebA-HQ. Wybrane wyizolowane cechy z tego eksperymentu podsumowane są w youtu.be/U2okTa0JGZg.This paper aims to investigate the effectiveness of the Mutual Information Penalty in conjunction with progressive training of Generative Adversarial Networks (GANs).More specifically, we propose a...
Generativne kontradikcijske neuronske mreže jedan su od najuspješnijih generativnih modela strojnog ...
GANs (generative opposing networks) are a technique for learning deep representations in the absence...
Generative adversarial networks (GANs) have been extensively studied in the past few years. Arguably...
Celem pracy jest wytrenowanie sieci neuronowej Conditional GAN na zbiorze danych w postaci obrazów, ...
Celem pracy jest przedstawienie pewnych teoretycznych kroków, podejmowanych w celu wyjaśnienia proce...
W pracy poruszony jest temat algorytmu Generative Adversarial Network składającego się z dwóch konku...
Generative Adversarial Network (GAN) to jeden z wielu modeli uczenia maszynowego należący do grupy m...
Povećanje razlučivosti česta je tema istraživanja u području računalnog vida. Problem povećanja razl...
Generative machine learning models make it possible to derive new data from a dataset. There are man...
Cilj ovog diplomskog rada je primijeniti generativne suparničke mreža za generiranje slika lica uz d...
U radu je razvijeno nekoliko dubokih konvolucijskih i generativnih suparničkih mreža. Prilikom treni...
Rad se bavi razvojem računalnog modela zasnovanog na metodologiji generativnih suparničkih mreža (po...
Generating synthetic data is a relevant point in the machine learning community. As accessible data ...
U okviru ovog rada proučeni su najznačajniji generativni suparnički učeni modeli opisani u literatur...
Generating synthetic data is a relevant point in the machine learning community. As accessible data ...
Generativne kontradikcijske neuronske mreže jedan su od najuspješnijih generativnih modela strojnog ...
GANs (generative opposing networks) are a technique for learning deep representations in the absence...
Generative adversarial networks (GANs) have been extensively studied in the past few years. Arguably...
Celem pracy jest wytrenowanie sieci neuronowej Conditional GAN na zbiorze danych w postaci obrazów, ...
Celem pracy jest przedstawienie pewnych teoretycznych kroków, podejmowanych w celu wyjaśnienia proce...
W pracy poruszony jest temat algorytmu Generative Adversarial Network składającego się z dwóch konku...
Generative Adversarial Network (GAN) to jeden z wielu modeli uczenia maszynowego należący do grupy m...
Povećanje razlučivosti česta je tema istraživanja u području računalnog vida. Problem povećanja razl...
Generative machine learning models make it possible to derive new data from a dataset. There are man...
Cilj ovog diplomskog rada je primijeniti generativne suparničke mreža za generiranje slika lica uz d...
U radu je razvijeno nekoliko dubokih konvolucijskih i generativnih suparničkih mreža. Prilikom treni...
Rad se bavi razvojem računalnog modela zasnovanog na metodologiji generativnih suparničkih mreža (po...
Generating synthetic data is a relevant point in the machine learning community. As accessible data ...
U okviru ovog rada proučeni su najznačajniji generativni suparnički učeni modeli opisani u literatur...
Generating synthetic data is a relevant point in the machine learning community. As accessible data ...
Generativne kontradikcijske neuronske mreže jedan su od najuspješnijih generativnih modela strojnog ...
GANs (generative opposing networks) are a technique for learning deep representations in the absence...
Generative adversarial networks (GANs) have been extensively studied in the past few years. Arguably...