Исследование применения циклических генеративно-состязательных нейронных сетей для стилизации изображений

Abstract

В работе проведены примеры архитектур свёрточных нейронных сети, соответствующих функций активаций и организация их взаимодействия в процессе обучения. Сети взаимодействуют друг с другом согласно архитектуре генеративно- состязательных сетей. Для задачи был отфильтрован и отформатирован набор данных NEXET 2017. Были проведены исследования архитектур нейронных сетей и варьирования объёма тренировочной выборки для решения задачи стилизации изображений. The paper provides examples of convolutional neural network architectures, the corresponding activation functions, and the organization of their interaction in the learning process. Networks interact with each other according to the architecture of generative- adversarial networks. For the task, the NEXET 2017 data set was filtered and formatted. Studies of the architecture of neural networks and varying the volume of the training sample to solve the problem of image styling were carried out.