1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБожимов А. Д.
dc.contributor.authorСолдатова О. П.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatialглубокие нейронные сети
dc.coverage.spatialглубокое обучение
dc.coverage.spatialперенос художественного стиля изображения
dc.coverage.spatialпрограммные системы
dc.coverage.spatialсжатие моделей
dc.creatorБожимов А. Д.
dc.date2021
dc.date.accessioned2025-11-27T12:26:56Z-
dc.date.available2025-11-27T12:26:56Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210928140256
dc.identifier.citationБожимов, А. Д. Решение задачи переноса художественного стиля изображения при помощи глубоких нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата). - Текст : электронный / А. Д. Божимов ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2021. - 1 файл (3,45 Мб)
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/55235-
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является изучение возможностей моделей глубоких нейронных сетей решать задачу переноса стиля изображений, проектирование и реализация программыпереноса стиля изображений для экспериментальной оценки и сравнения работ моделей нейронных сетей, а также исследование влияния сжатия модели сети на итоговый результат её работы по решению поставленной задачи. Спроектирована информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML.Система реализована на языке JavaScript с помощью среды разработки JetBrains WebStorm 2021.1. При реализации использовалась библиотека машинного обучения Tensorflow.js и обученные модели Google Magenta.
dc.subjectалгоритм обратного распространения ошибки
dc.subjectглубокие нейронные сети
dc.subjectглубокое обучение
dc.subjectперенос художественного стиля изображения
dc.subjectпрограммные системы
dc.subjectсжатие моделей
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleРешение задачи переноса художественного стиля изображения при помощи глубоких нейронных сетей
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorматематики и электроники
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Reshenie-zadachi-perenosa-hudozhestvennogo-stilya-izobrazheniya-pri-pomoshi-glubokih-neironnyh-setei-94474
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Божимов_Александр_Дмитриевич_Решение_задачи_переноса_художественного.pdf3.54 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.