| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Rakstzīmju stila pārnešana ar roku rakstītiem burtiem, izmantojot dziļās mašīnmācīšanās metodes |
| Nosaukums angļu valodā |
Font Style Transfer for a Handwritten Letters Using Deep Learning Methods |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Agris Ņikitenko |
| Recenzents |
R.Cimurs, Hanyang Universitātes pētnieks, Dienvidkoreja |
| Anotācija |
Maģistra darba tēma “Rakstzīmju stila pārnešana ar roku rakstītiem burtiem, izmantojot dziļās mašīnmācīšanās metodes” izraudzīta, ņemot vērā tās aktualitāti un vairākus iespējamus pielietojumus. Darba autors pētījis attēla stila pārnešanas problēmu no viena sadalījuma uz otro, ņemot par pamatu Radforda u.c. autoru izveidotu konvolūcijas tīkla modifikāciju DCGAN. Kā galveno pētījuma datu kopu, autors izvēlējas MNIST, tās pieejamības un izplatības dēļ. Aplūkota iespēja pārnest rakstzīmju stilu, jo pasaule atrodas straujās diģitalizācijas laikā, šī problēma var kļūt par izaicinājumu, ņemot vērā katra cilvēka fiziskus ierobežojumus. Maģistra darbs izpildīts Mākslīgā intelekta un sistēmu inženierijas katedrā 2021.g. |
| Atslēgas vārdi |
ĢENERATĪVIE SACĪKSTES TĪKLI, KONVOLŪCIJU NEIRONU TĪKLI, STILA PĀRNEŠANA, DCGAN, MNIST |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS, CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS, DCGAN, MNIST |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
31.05.2021 16:03:16 |
