prikaz prve stranice dokumenta Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom
Rad nije dostupan
diplomski rad
Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:137523
Sršen, Martin
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Sršen, M. (2022). Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523

Sršen, Martin. "Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523

Sršen, Martin. "Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523

Sršen, M. (2022). 'Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523

Sršen M. Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523

M. Sršen, "Regulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:137523
Podaci o radu
NaslovRegulariziranje normalizirajućih tokova suparničkim gubitkom
Naslov (engleski)Regularization of normalizing flows with adversarial loss
AutorMartin Sršen
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Čupić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJan Šnajder (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Generiranje slika važno je područje računalnog vida s mnogim zanimljivim primjenama. Posebno su zanimljivi modeli zasnovani na normalizirajućim tokovima jer istodobno nude i mogućnost procjene izglednosti i brzo generiranje. Ipak, kvaliteta generiranih slika nešto je lošija nego kod modela zasnovanih na suparničkom gubitku. Ovaj rad proučava hibridne algoritme pristupa koji bi pokušali objediniti dobre strane oba pristupa. U početku rada se uvodimo u osnove strojnog učenja, u odabrani okvir za automatsku diferencijaciju pyTorch te biblioteke za rukovanje tenzorima i slikama. Nakon toga detaljnije se upuštamo u vrste generativnih modela, njihove prednosti i nedostatke, razvoj kroz vrijeme. Na kraju iznosimo eksperimente i rezultate te sugestije za budući razvoj.
Sažetak (engleski)
Image generation is an important area of ​​computer vision with many interesting applications. Particularly interesting are models based on normalizing flows because they offer the possibility of estimating the probability and fast generation at the same time. However, the quality of the generated images is slightly worse than that of models based on adversial loss. This paper examines hybrid algorithms of approaches that would attempt to combine the strengths of both approaches. At the beginning of the paper, we are introduced to the basics of machine learning, to the selected framework for automatic differentiation pyTorch and the libraries for handling tensors and images. After that, we go into more detail about the types of generative models, their advantages and disadvantages, and their development over time. Finally, we present the experiments and results and suggestions for further development.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:137523
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 16:08:12