ВКР: Интеллектуальная модель сверточно генеративно-состязательной сети для генерации изображений человеческих лиц.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение....................................................................................................... 4
1 Теоретические аспекты исследования генерации изображений лиц с использованием нейронных сетей 7
1.1 Исторический обзор развития нейронных сетей......................................... 7
1.2 Искусственные нейронные сети: основные понятия, классификация......... 18
2 Методика разработки архитектуры генеративно-состязательной сети для создания изображений лиц 39
2.1 Анализ различных архитектур нейронных сетей для генерации изображений 39
2.2 Анализ метрик для оценки качества изображений.................................... 42
2.3 Алгоритм разработки генеративно-состязательной сети для создания изображений лиц 45
3 Практические аспекты разработки генеративно-состязательной сети для создания изображений лиц средствами языка Python.......................................................................................................... 55
3.1 Описание и выбор датасета для обучения генеративно-состязательной сети 55
3.2 Программная реализация генеративно-состязательной сети MyGan для создания изображений лиц с помощью библиотеки pytorch....................................................................................... 57
3.3 Анализ результатов работы генеративно-состязательной сети MyGan для создания изображений лиц 70
Заключение.................................................................................................. 75
Список использованных источников............................................................. 77

ВВЕДЕНИЕ
Современные методы генерации изображений при помощи глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей представляют собой активно развивающуюся область исследований в области машинного обучения и компьютерного зрения. Благодаря своей универсальности, глубокие сверточные генеративно-состязательные сети находят самое различное применение в проектах с различными целями, такими как создание новых образов, повышение качества изображений, восстановление изображений и другие. В связи с этим, генерация изображений при помощи глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей является актуальной и перспективной темой исследования. Мы рассмотрим различные архитектуры GAN, а также методы обучения и оценки качества генерации.
Объектом исследования является метод генерации изображения лиц лиц при помощи глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей.
Предметом исследования – является эффективность метода генерации изображений лиц при помощи глубоких