GAN YORDAMIDA SUN’IY RASMLAR GENERATSIYASI: NAZARIY ASOSLAR, USULLAR VA AMALIY QO‘LLANMALAR
Keywords:
GAN, generativ model, diskriminator, generator, tasvir generatsiyasi, chuqur o‘rganish, sun’iy intellekt.Abstract
Ushbu maqolada generativ adversarial tarmoqlar (GAN) ning
ishlash prinsiplari, ularning sun’iy tasvirlar yaratishdagi o‘rni, asosiy arxitekturalari,
o‘qitish jarayonidagi murakkabliklar va zamonaviy qo‘llanmalari keng va batafsil
yoritiladi. GAN texnologiyasi kompyuter grafikasi, tibbiyot, sanoat, xavfsizlik, media
va san'at sohalarida keng qo‘llaniladigan eng ilg‘or generativ modellardan biri sifatida
ajralib turadi. Maqolada GANning nazariy asoslari, uning algoritmik bosqichlari,
tarmoqlarni o‘qitish jarayonidagi qiyinchiliklar va optimizatsiya metodlari ilmiy
asosda bayon etiladi. Shu bilan birga, GAN texnologiyasining real loyihalarda
qo‘llanish misollari, ularning samaradorligi, afzalliklari va cheklovlari ham tahlil
qilinadi. Tadqiqot natijalari generativ modellarning amaliy qo‘llanilishi orqali yangi
tasvirlar yaratish, mavjud ma’lumotlarni kengaytirish va turli sohalarda innovatsion
yechimlar ishlab chiqish imkoniyatlarini ko‘rsatadi.
References
1.Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S.,
Courville, A., & Bengio, Y.
Generative Adversarial Nets.
Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2014.
2.Radford, A., Metz, L., & Chintala, S.
Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative
Adversarial Networks.
arXiv:1511.06434, 2015.
3.Karras, T., Aila, T., Laine, S., & Lehtinen, J.
Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation.
arXiv:1710.10196, 2017.
4.Karras, T., Laine, S., & Aila, T.
A Style-Based Architecture for GANs (StyleGAN).
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.
(StyleGAN — eng mashhur GAN arxitekturasi)
