title: Generative adversarial networks optimisation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Епифанов Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Epifanov Nikolaj Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Митрофанов Егор Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mitrofanov Egor Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054628
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39644
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа представляет исследование двух популярных методов оптимизации нейросетей в задаче обучения генеративно-состязательных сетей. Были собраны датасеты из изображений хорошего качества и проведены эксперименты для каждого из методов. Была экспериментально показана применимость методов и проведен их сравнительный анализ по выбранным параметрам.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work provides the research on two popular methods of neural networks optimisation: transfer learning and knowledge distillation for task of learning generative-adversarial networks (GANs). Using gathered datasets of high quality images the experiment was done for each of the methods. It has been shown that those methods are valid for GANs and comparative analysis has been implemented.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Генеративно-состязательные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансферное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистилляция знаний
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GAN
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Generative adversarial networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transfer learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: knowledge distillation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Generative adversarial networks optimisation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимизация генеративно-состязательных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Mitrofanov_EV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39644/2/VKR_Mitrofanov_EV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 10,53 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_Mitrofanov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39644/3/reviewSV_OTZYV_Mitrofanov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 146,28 kB
resources.filename: reviewSV_st054628_Mitrofanov_Egor_Vladimirovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39644/4/reviewSV_st054628_Mitrofanov_Egor_Vladimirovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5 kB