Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/19797| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Um estudo comparativo sobre redes adversárias generativas |
| Autor(es)/Inventor(es): | Leão, Eduardo Tavares Figueiredo, Rodrigo Carvalho de |
| Orientador: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Resumo: | Redes Adversárias Generativas (Generative Adversarial Networks - GANs) são uma classe de arquiteturas de redes neurais artificiais cujo objetivo é a descoberta e aprendizado de padrões em conjuntos de dados, a fim de gerar novos exemplos únicos que sejam indistinguíveis de amostras obtidas desse conjunto. Este trabalho tem como objetivo apresentar esses tipos de redes e, particularmente, três diferentes arquiteturas: GAN, CGAN e DCGAN. É feita uma análise comparativa dos seus desempenhos a partir de um experimento base de geração de imagens com o conjunto de dados MNIST, utilizando tanto métricas quantitativas quanto qualitativas. São então propostas algumas mudanças de arquitetura e hiperparâmetros com o próposito de melhorar o desempenho dessas redes na tarefa em questão, que correspondem a: variações no tamanho do vetor latente, uso de camadas de dropout e adição de ruído no modelo discriminador. Por fim, são apresentados os resultados obtidos em experimentos após a adoção de cada modificação, mostrando que, em alguns casos, foram eficazes em aprimorar a qualidade das amostras geradas pelas redes, de acordo com as métricas estabelecidas. |
| Palavras-chave: | inteligência artificial aprendizado de máquina redes neurais modelos generativos |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 29-Ago-2022 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
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