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Título de Acceso Abierto
Redes Generativas Antagónicas y sus aplicaciones
Laura Randa Calcagni Franco Ronchetti
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
En este trabajo se estudian las Redes Generativas Antagónicas (GANs) y sus aplicaciones a través de una extensa revisión de bibliografía teórica y de los últimos artículos científicos publicados sobre el tema. Se describen los modelos estadísticos generativos en contraposición con los discriminativos y se estudian las partes que componen las GANs, su entrena- miento y dificultades. Este trabajo contempla, además, la implementación de una Red Generativa Antagónica de Super-Resolución (SRGAN) mediante las librerías Keras y Tensorflow. Se utiliza para su entrenamiento el entorno Google Colaboratory, que permite la utilización de una GPU. En esta implementación se obtienen imágenes cualitativamente de alta calidad, que se pueden apreciar tanto utilizando como entrada imágenes del conjunto de prueba, como imágenes sin relación al conjunto de datos utilizado para entrenar la red.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
Ciencias Informáticas; GANs; SRGANs; Redes Generativas Antagónicas
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2020 | SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2020-07-17
Información sobre licencias CC
