title: Application of GAN approach to pattern recognition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мозин Виталий Романович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mozin Vitalii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Веремей Евгений Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Veremei Evgenii Igorevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030802
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10742
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Основной целью настоящей работы является исследование задачи повышения разрешения изображения с помощью недавно предложенной концепции соревнующихся нейронных сетей (GAN), являющейся объединением порождающей и дискриминативной моделей в одну «гибридную» систему. В качестве инструмента решения поставленной проблемы предлагается использовать две методики, основанных на GAN подходе: алгоритм дорисовки, ранее не применявшийся в данном контексте, и специализированный под требуемый тип задач алгоритм SRGAN. При реализации GAN системы были рассмотрены и проанализированы различные типы нейронных сетей, входящих в ее состав: многослойные персептроны и сверточные нейронные сети. В работе приводятся рекомендации по архитектуре данных сетей, основанные на проведенных экспериментах. Предложенные алгоритмы были применены к набору данных MNIST, проведено сравнение качества их работы по метрикам MSE, SSIM, PSNR. В дополнение приводятся замечания по использованию данных алгоритмов при решении поставленной задачи, анализируются их достоинства и недостатки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The main purpose of this paper is the application of the recent Generative Adversarial Networks (GAN) approach to pattern recognition, particularly, to super-resolution imaging.  This problem was solved by two algorithms based on GAN: inpainting algorithm, which has not been used for this task before, and SRGAN algorithm, created specifically for super-resolution. Additionally, some types of neural networks such as a multilayer perceptron and convolutional neural network were analyzed in the context of GAN.  All nets were trained on MNIST dataset and the results were compared using MSE, SSIM and PSNR metrics. Finally, advantages and disadvantages of these methods were discussed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: соревнующиеся нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: повышение разрешения изображения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дорисовка. порождающая модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дискриминативная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многослойный персептрон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative adversarial networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: super-resolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: inpainting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: generative model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: discriminative model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multilayer perceptron
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of GAN approach to pattern recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение GAN подхода в задаче распознавания образов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_mozin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10742/1/diploma_mozin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,85 MB
resources.filename: reviewSV_Mozin_otz.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10742/2/reviewSV_Mozin_otz.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 776,96 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Mozin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10742/3/reviewSV_Recenziya_Mozin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 551,57 kB
resources.filename: reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10742/4/reviewSV_st007807_Grishkin_Valerij_Mixajlovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,1 kB