Технология нейронной стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучения: методы и применение
Появление и перспективы использования технологии нейронной стилизации. Типологизация методов машинного обучения для стилизации изображений. Рассмотрение реализации стилизации изображений с помощью машинного и глубокого обучений на языке Python.
Подобные документы
DoS-атаки представляют собой серьезную угрозу для онлайн-сервисов, сетей и бизнеса, способствуя значительным сбоям в работе, финансовым потерям и ущербу. Рассматриваются методы машинного и глубокого обучения для обнаружения и предотвращения D DoS-атак.
статья, добавлен 17.12.2024Роль глубокого обучения в создании программного обеспечения deepfake, угрозы конфиденциальности и безопасности. Возможности реализованных в нём алгоритмов создания поддельных изображений, синтезированных искусственным интеллектом, методы их обнаружения.
статья, добавлен 09.05.2022- 3. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 Общая характеристика статьи, описывающей алгоритм рекомендации перемещения метода с помощью машинного обучения. Рассмотрение основных особенностей применения методов машинного обучения для автоматической рекомендации рефакторинга "перемещение метода".
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Основные понятия и существующие алгоритмы машинного обучения, особенности их применения в информационных системах. Подходы к обработке естественного языка. Вызовы и ограничения применения машинного обучения в информационных системах, его перспективы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2023Понятия, определения нейронных сетей и классификации изображений. Методы оптимизации работы нейронной сети. Описание интерфейса программной реализации решения задачи классификации изображений. Решение задачи распознания изображений реальных объектов базы.
дипломная работа, добавлен 06.06.2015Способ по предсказанию успешности реакции с помощью методов машинного обучения. Модели с использованием методов глубокого обучения, решающие задачи генерации потенциально неуспешных реакций и классификации реакций на успешно проходящие и некорректные.
дипломная работа, добавлен 24.10.2020Разработка методики оценки действий оператора эргатической системы "Летчик–Самолет" на этапе посадки. Описание методов машинного обучения с учителем: метода опорных векторов и градиентного бустинга деревьев. Тестирование алгоритмов машинного обучения.
статья, добавлен 28.11.2016Типология методов распознавания образов и анализа изображений. Автоматизация процесса пополнения онтологии с применением процедуры верификации. Гибридная схема синтеза рисунков. Система статистического определения. Сущность способов машинного обучения.
статья, добавлен 09.01.2016Проблема выбора оптимального метода подбора персонифицированного лечения пациента. Исследование метода взвешенных исходов для анализа выживаемости на выборке пациентов с детским лимфобластным лейкозом. Применение данных для машинного обучения нейросети.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016Определение распознавания объектов как метода компьютерного зрения для идентификации объектов на изображениях или видео. Рассмотрение алгоритма обнаружения объекта методом машинного обучения и методом глубокого обучения с помощью средств Matlab.
статья, добавлен 24.10.2020Изучение алгоритмов машинного обучения, направленных на выявление закономерностей в графических данных. Применение сверточных нейронных сетей при работе со спутниковыми изображениями. Создание интерактивной карты для визуализации распознанных объектов.
дипломная работа, добавлен 02.09.2018Данная научная статья представляет собой комплексное исследование современных методов применения машинного обучения в области обслуживания клиентов и поддержки пользователей через helpdesk. Рассматриваются разнообразные алгоритмы машинного обучения.
статья, добавлен 18.02.2025Теоритические аспекты и модели машинного обучения. Получение и интерпретация визуальной информации. Цели и задачи идентификации объектов по фотографиям. Использование искусственной нейронной сети Keras для распознавания ос и пчел от других насекомых.
курсовая работа, добавлен 06.03.2022Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Обработка изображений: технология, методы и применение. Представление знаний с помощью правил продукции как самой распространенной формы реализации базы знаний. Применение программы для прямой цепочки рассуждений на языке программирования Python.
статья, добавлен 17.02.2019Возможности применения технологии блокчейн для повышения эффективности работы методов машинного обучения. Тенденции практического применения нейронных сетей и технологии блокчейн. Формирование обучающих выборок, сбор данных распределенными системами.
статья, добавлен 10.05.2022- 19. Система обработки изображений при диагностике наследственных заболеваний по методу дерматоглифики
Алгоритмы компьютерной обработки изображений, позволяющие существенно повысить скорость проведения диагностики сахарного диабета на основе дерматоглифического исследования. Элементы программного обеспечения системы. Результат обучения нейронной сети.
автореферат, добавлен 02.07.2018 Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Общая характеристика представления изображений. Изменение контраста, сглаживание шумов, подчеркивание границ, фильтрация. Основы сегментации изображений. Реализация программы для одного из методов сегментации с помощью пакета прикладных программ MatLAB.
курсовая работа, добавлен 12.05.2015Задачи для определения оптимальной модели нейронной сети. Характеристика общей модели нейронной сети. Сравнение различных алгоритмов поиска оптимального пути. Эффективность пчелиного алгоритма в решении задачи исследования и патрулирования местности.
статья, добавлен 08.03.2019Анализ существующих методов решения задачи распознавания человеческих лиц. Обнаружение местоположения лица на изображении методом цветового сегментирования. Моделирование процесса обучения искусственной нейронной сети на языке программирования C++.
дипломная работа, добавлен 24.05.2018Рассмотрение нейросетевых модификаций решения задач анализа изображений. Ознакомление со способами обучения нейронной сети для определения параметров прямой. Формирование виртуальной модели стенда. Характеристика процесса модификации детектора прямой.
статья, добавлен 19.01.2018Рассмотрение машинного обучения для классификации комментариев в рамках курсового проекта по дисциплине "Machine Learning. Обучающиеся технические системы". Автоматическое определение эмоциональной окраски (позитивный, негативный) текстовых данных.
статья, добавлен 19.02.2019