Generativ rəqib şəbəkələrdə öyrənmə alqoritmlərinin analizi ilə bağlı tədqiqatlar aparılır May 01, 2021 | 01:53 / Konfranslar, iclaslar

AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda 2 saylı şöbənin “Generativ rəqib şəbəkələrdə öyrənmə alqoritmlərinin analizi” mövzusuna həsr edilmiş onlayn elmi seminarı keçirildi.

Məruzəni təqdim edən institutun əməkdaşı Firəngiz Sadıyeva generativ rəqib şəbəkələr (ing. Generative Adversial Network, GAN) və onların öyrədilməsində meydana çıxan problemlər barədə məlumat verdi. O qeyd etdi ki, generativ rəqib şəbəkələrin rejimin pozulması, öyrənmənin dayanıqlı olmaması və keyfiyyətli metrikaların yoxluğu kimi üç əsas problemi mövcuddur.

F.Sadıyeva generativ rəqib şəbəkələrin bir sıra variantları (VanillaGAN, WassersteinGAN, DCGAN, InfoGAN, şərti GAN, f-GAN və GAN Laplas piramidası) və onlarda istifadə edilən məqsəd funksiyaları haqqında danışdı.

O, generativ rəqib şəbəkələrin müxtəlif şəkillərin generasiyasında özlərini daha yaxşı cəhətdən göstərdiklərini qeyd etdi. Bildirdi ki, rejimin pozulması (ing. mode colllapse) zamanı həmin şəbəkə nəzərdə tutulmuş bütün obyekt şəkillərini deyil, az sayda şəkilləri generasiya etməyə başlayır. Tədqiqatçı, həmçinin bu problemin həlli üçün təklif edilmiş AdaGAN, VEEGAN və Wasserstein GAN arxitekturalarının əsas xarakteristikalarını təqdim etdi.

Sonra məruzəçi generativ rəqib şəbəkələrin tətbiqləri, öyrənmənin yaxşılaşdırılması üçün həllər, GAN təlim və testlərində istifadə edilən datasetlər və GAN keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi metrikalarını diqqətə çatdırdı. Ədəbiyyatda 30-a yaxın metrikanın təklif edilməsinə baxmayaraq, onlardan yalnız Google Inseption dərin neyron şəbəkəsinə əsaslanan iki metrikanın – Inseption Score və Freşe Inseption məsafəsinin şəkillərin generasiyasında məqbul nəticələr verdiyini vurğuladı. Qeyd etdi ki, bu metrikalar da şəkillərin formatına və ölçülərinə ciddi məhdudiyyətlər qoyur.

Şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev generativ rəqib şəbəkələrin informasiya təhlükəsizliyi sahəsində tətbiqləri üzrə tədqiqatların dərinləşdirilməsini, mövzu ətrafında yeni istiqamətlərin araşdırılmasını tövsiyə etdi, bir sıra təkliflər səsləndirdi.

Məruzə ətrafında müzakirələr aparıldı, suallar cavablandırıldı.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.

İŞ FƏALİYYƏTİNİZƏ BİZİMLƏ BAŞLAYIN!
Ətraflı
BİZİM YARADICI VƏ ÖZÜNƏMƏXSUS İDEYALARIMIZA ETİBAR EDİN!
Ətraflı
ƏLVERİŞLİ QİYMƏTLƏRƏ KEYFiYYƏTLİ VƏ RƏNGARƏNG NƏŞRİYYAT İŞLƏRİ!
Ətraflı
İT BİLİKLƏRİNİZİ İNKİŞAF ETDİRƏRƏK KARYERANIZI DƏYİŞİN!
Ətraflı
ZƏNGİN E-KİTABXANA XİDMƏTLƏRİ!
Ətraflı