Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.advisorSaksa, Tytti
dc.contributor.authorLindroos, Jari
dc.date.accessioned2020-05-15T05:42:58Z
dc.date.available2020-05-15T05:42:58Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/68990
dc.description.abstractGeneratiiviset kilpailevat verkostot (GAN) ovat viimeisimpien vuosien ajan saaneet aikaan vaikuttavia tuloksia konenäön osa-alueilla. GAN-verkkojen kouluttamiseen liittyy kuitenkin tiettyjä ongelmia. Tässä tutkielmassa tarkastellaan sitä, miten evoluutiolaskennan periaatteita voidaan hyödyntää GAN-verkkojen optimoinnissa. Tutkielman tulokset osoittavat, että evoluutiogeneratiiviset kilpailevat verkostot ja sen koevoluutiomenetelmät tukahduttavat suurelta osin GAN-verkkoja koskevat ongelmat koulutukseen liittyen.fi
dc.format.extent26
dc.language.isofi
dc.subject.othergeneratiiviset kilpailevat verkostot
dc.subject.otherevoluutioalgoritmit
dc.subject.otherkoevoluutio
dc.titleEvoluutiogeneratiiviset kilpailevat verkostot
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-202005153212
dc.type.ontasotBachelor's thesisen
dc.type.ontasotKandidaatintyöfi
dc.contributor.tiedekuntaInformaatioteknologian tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Information Technologyen
dc.contributor.laitosInformaatioteknologiafi
dc.contributor.laitosInformation Technologyen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.oppiaineTietotekniikkafi
dc.contributor.oppiaineMathematical Information Technologyen
dc.rights.copyrightJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rights.copyrightThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.contributor.oppiainekoodi602
dc.subject.ysokoneoppiminen


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot