Analysis and application of generative-adeversarial networks for producing high quality images

Author:

Malakhov Yuriy1,Androsov Aleksandr1,Averchenkov Andrey1

Affiliation:

1. Bryansk State Technical University

Abstract

The article discusses generative adversarial networks for obtaining high quality images. Models, architecture and comparison of network operation are presented. The features of building deep learning models in the process of performing the super-resolution task, as well as methods associated with improving performance, are considered.

Publisher

Bryansk State Technical University BSTU

Reference12 articles.

1. Аггарвал, Ч. Нейронные сети и глубокое обучение: учебный курс: Перевод с английского [Текст] / Ч. Аггарвал. – СПб,:ООО “Диалектика”, 2020. – 752 с. - ISBN 978-5-907203-01-3., Aggarwal, Ch. Neural networks and deep learning: course English [Text] / Ch. Aggarwal. – SPb: LLC “Dialectic”, 2020. – 752p. - ISBN 978-5-907203-01-3.

2. Жадаев, Д.С. Особенности нейросетевого анализа уровня подготовки студентов в процессе адаптивного тестирования их профессиональных компетенций [Текст] / Д.С. Жадаев, А.А. Кузьменко, В.В. Спасенников // Вестник Брянского государственного технического университета – 2019. - №2(75). – С. 90-98., Zhadaev, D. S. Features neural network analysis of level of preparation of students in the process of adaptive testing of their professional competence [Text] / D. S. Zhadaev, A. A. Kuzmenko, V. V. Spasennov // Bulletin of the Bryansk state technical University. – 2019. - №2 (75). – P. 90-98.

3. Николенко, С. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей [Текст] / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская.- СПб.: Издательский дом «Питер», 2018. – 482 с., Nikolenko, S. Deep learning. Immersion in the world of neural networks [Text] / S. Nikolenko, A. Kadurin, E. Arkhangelskaya. - SPb.: Publishing house "Peter", 2018. – 482 p.

4. Патент RU 2309457 Модель нейронной сети МПК G06N3/06 / К.Н. Шевченко, Н.В. Шевченко, Б.В. Шульгин Приоритет 06.05.2006, Опубликовано 27.10.2007, БИ. №30., Patent RU 2309457 Model of the neural network IPCG06N3/06 / K. N. Shevchenko, N. V. Shevchenko, B. V. Shulgin Priority 06.05.2006, published 27.10.2007, BI. no. 30.

5. Гудфеллоу, И. Дж. Генеративные состязательные сети, в: Advances в системах обработки нейронной информации [Текст] / И. Дж. Гудфеллоу, Дж. Пуже-Абади, М. Мирза, Б. Сюй, Д. Вард-Фарли, С. Озэр, А.С. Курвиль, Ю. Бенжио // 27-я Ежегодная конференция по нейронным системам. – 2014. – С. 2672-2680., Goodfellow, I. J. Generative competitive networks, in: Advances in neural information processing systems [Text] / I. J. Goodfellow, J. Pouge-Abadi, M. Mirza, B. Xu, D. Ward-Farley, S. Ozer, A. S. Courville, Y. Benjio // 27th annual conference on neural systems. - 2014. – P. 2672-2680.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3