Алгоритми екстраградiєнтного типу та їх застосування в машинному навчаннi
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Кiсленко Олена Сергiївна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Кiсленко, О. С. (2023). Алгоритми екстраградiєнтного типу та їх застосування в машинному навчаннi [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5661
[ДСТУ] Кiсленко О. С. Алгоритми екстраградiєнтного типу та їх застосування в машинному навчаннi : кваліфікаційна робота бакалавра : 11 Математика та статистика. Київ, 2023. 43 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5661 (дата звернення: 25.07.2026).
Метою роботи є визначення кращих екстраградiєнтних алгоритмiв оптимiзацiї для генерування зображень за допомогою генеративних змагальних мереж.
Об’єктом роботи є порiвняння застосування екстраградiєнтних методiв оптимiзацiї для тренування генеративних змагальних мереж.
Iнструменти розроблення: Google Colaboratory, мова програмування Python, середовище програмування PyCharm, бiблiотека Tensorflow.
У ході дослідження було наведено формулювання екстраградiєнтних алгоритмiв, протестовано i порiвняно їх роботу на генеративнiй змагальнiй мережi. Для описаних моделей з екстраградiєнтними оптимiзаторами також були знайденi деякi чисельнi оцiнки якостi i зроблено висновок, що вони не завжди точно характеризують якiсть згенерованих зображень.
Ключовi слова: екстраградiєнтнi алгоритми оптимiзацiї, машинне навчання, генеративнi змагальнi мережi.
Об’єктом роботи є порiвняння застосування екстраградiєнтних методiв оптимiзацiї для тренування генеративних змагальних мереж.
Iнструменти розроблення: Google Colaboratory, мова програмування Python, середовище програмування PyCharm, бiблiотека Tensorflow.
У ході дослідження було наведено формулювання екстраградiєнтних алгоритмiв, протестовано i порiвняно їх роботу на генеративнiй змагальнiй мережi. Для описаних моделей з екстраградiєнтними оптимiзаторами також були знайденi деякi чисельнi оцiнки якостi i зроблено висновок, що вони не завжди точно характеризують якiсть згенерованих зображень.
Ключовi слова: екстраградiєнтнi алгоритми оптимiзацiї, машинне навчання, генеративнi змагальнi мережi.
Галузі знань та спеціальності :
11 Математика та статистика
113 Прикладна математика
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.32 MB
Контрольна сума :
(MD5):30ea429f0060030f2f909014c0109b6d
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International