Реализация методанейронной передачистиля : научноеиздание Макуха Любовь ВитальевнаТарасенко Снежана Евгеньевна2022 год

Реализация метода нейронной передачи стиля : научное издание
статья из журнала

Дополнительные ссылки: eLibrary
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: Реализация метода нейронной передачи стиля : научное издание / Л. В. Макуха, С. Е. Тарасенко. - Текст : непосредственный // Вопросы устойчивого развития общества. - 2022. - № 4. - С. 949-955.
Аннотация: В данной статье приводится описание алгоритма работы нейронной передачи стиля и его применение, рассматривается ключевая функция вычисления потерь стиля. Вычисление функции потерь стиля необходимо для рендеринга стилистического изображения, передающего стиль художника. Обработка изображения осуществляется с помощью нейронных сетей.
This article describes the algorithm of neural style transmission and its application, considers the key function of calculating style losses. The calculation of the style loss function is necessary for rendering a stylistic image that conveys the artist's style. Image processing is carried out using neural networks.
Год издания: 2022
Авторы: Макуха Любовь Витальевна , Тарасенко Снежана Евгеньевна
Издательство: ООО "Институт развития образования и консалтинга, Махачкала
Источник: Вопросы устойчивого развития общества
Выпуск: № 4
Номера страниц: 949-955
Держатель оригинала документа: Сибирский федеральный университет
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

Многокритериальныйалгоритмдифференциальнойэволюции для поискафункции потерь внейронных сетях Морозов Э.В.Становов В.В.2024 год

Многокритериальный алгоритм дифференциальной эволюции для поиска функции потерь в нейронных сетях

  • Морозов Э.В. и др.
  • 2024 год
RESEARCH ON THEARCHITECTURE OF ACONVOLUTIONAL NEURALNETWORK FOR IMAGERECOGNITION Kutuzova M.O.Krutko D.A.2021 год

RESEARCH ON THE ARCHITECTURE OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION

  • Kutuzova M.O. и др.
  • 2021 год
Автоматический поискфункций потерь дляразличных архитектурнейронных сетей Морозов Э.В.Становов В.В.2024 год

Автоматический поиск функций потерь для различных архитектур нейронных сетей

  • Морозов Э.В. и др.
  • 2024 год
СЕМАНТИЧЕСКАЯСЕГМЕНТАЦИЯИЗОБРАЖЕНИЙ СПРИМЕНЕНИЕМСВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ Доррер Г.А.Корюкин М.С.2017 год

СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

  • Доррер Г.А. и др.
  • 2017 год
ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙВ ПОЛИГРАФИИ СПРИМЕНЕНИЕМСВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ Доррер Георгий АлексеевичКорюкин М.С.2017 год

ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ПОЛИГРАФИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

  • Доррер Георгий Алексеевич и др.
  • 2017 год
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГОВЫДЕЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРОВВ РАЗРЕЗЕ НЕФТЯНЫХ ИГАЗОВЫХ СКВАЖИН Назаров Д.В.Леонова А.А.Межова А.О.2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ВЫДЕЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРОВ В РАЗРЕЗЕ…

  • Назаров Д.В. и др.
  • 2022 год
СВEРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯСЕТЬ В РЕШЕНИИЗАДАЧИ: ОПРЕДЕЛЕНИЕПОЛА И ВОЗРАСТА Безруких А. Д.Черепанов М. Д.Сизова Т. Н.2021 год

СВEРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОЛА И ВОЗРАСТА

  • Безруких А. Д. и др.
  • 2021 год
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧРАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ ИМИМИКИ С ПОМОЩЬЮСВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ Плотников Д.В.Сопов Е.А.2017 год

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ И МИМИКИ С ПОМОЩЬЮ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

  • Плотников Д.В. и др.
  • 2017 год

Показать ещё

APPLICATION OFCONVOLUTIONAL NEURALNETWORKS IN THEPROBLEM OFRECOGNITION OFHANDWRITTEN NUMBERS Krutko D.A.2022 год

APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN THE PROBLEM OF RECOGNITION OF HANDWRITTEN NUMBERS

  • Krutko D.A.
  • 2022 год
ОПТИМИЗАЦИЯПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИИПОТЕРЬ В НЕЙРОННЫХСЕТЯХ ПРИ ПОМОЩИЭВОЛЮЦИОННЫХАЛГОРИТМОВ1 Морозов Э. В.Становов В. В.2024 год

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИИ ПОТЕРЬ В НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ ПРИ ПОМОЩИ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ1

  • Морозов Э. В. и др.
  • 2024 год
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙПАРАМЕТРИЧЕСКИЙСИНТЕЗ ФУНКЦИЙ ПОТЕРЬВ НЕЙРОННЫХ СЕТЯХЭВОЛЮЦИОННЫМИАЛГОРИТМАМИ1 Морозов Э.В.Становов В.В.2023 год

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ФУНКЦИЙ ПОТЕРЬ В НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ ЭВОЛЮЦИОННЫМИ…

  • Морозов Э.В. и др.
  • 2023 год
МЕТОД ГОЛОСОВОЙИДЕНТИФИКАЦИИ НА БАЗЕМАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ Потылицина Юлия ВалерьевнаШниперов Алексей Николаевич2022 год

МЕТОД ГОЛОСОВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ НА БАЗЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

  • Потылицина Юлия Валерьевна и др.
  • 2022 год
APPLICATION OF DEEPLEARNING METHODS FORAUTOMATIC RECOVERY OFRESERVOIRS IN THESECTION OF OIL ANDGAS WELLS Nazarov D.V.Podanyov N.E.Karaseva M.V.2022 год

APPLICATION OF DEEP LEARNING METHODS FOR AUTOMATIC RECOVERY OF RESERVOIRS IN THE SECTION OF OIL…

  • Nazarov D.V. и др.
  • 2022 год
Использованиенейронных сетей дляобеспечениявыразительности идинамики статическихизображений Еремеев Д.Е.Савостьянова И.Л.2024 год

Использование нейронных сетей для обеспечения выразительности и динамики статических изображений

  • Еремеев Д.Е. и др.
  • 2024 год
Комбинированнаямодель локализацииакустическихисточников сприменениемтехнологии глубокогообучения Шаход Джиах МихаилАгафонов Евгений Дмитриевич2024 год

Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого…

  • Шаход Джиах Михаил и др.
  • 2024 год
PRELIMINARY ANALYSISOF ENERGY OFFULLERENE ISOMERS BYMEANS OFCONVOLUTIONAL NEURALNETWORKS Dresvyanskiy D.V.2019 год

PRELIMINARY ANALYSIS OF ENERGY OF FULLERENE ISOMERS BY MEANS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

  • Dresvyanskiy D.V.
  • 2019 год