generative adversarial network

Pitfalls of training generative models for video: from mode collapse to unstable dynamics

This paper analyzes common pitfalls encountered during video GAN training and explores methods to mitigate them through hybrid loss functions. We focus on combining adversarial, pixel-wise reconstruction, perceptual, and temporal consistency losses to stabilize learning and improve the realism and coherence of generated video. An empirical study compares several loss configurations on a human action video dataset, using PSNR, LPIPS, FVD, and a custom temporal consistency metric.

Recommendation systems techniques based on generative models and matrix factorization: a survey

Collaborative filtering (CF) is a technique that can filter out items that a user might like based on the behaviors and preferences of similar users.  It is a key en-abler technique for an effective recommendation system (RS).  Model-based recommendation systems, a subset of CF, use data, typically ratings, to construct models for providing personalized suggestions to users.  Our objective in this work is to provide a comprehensive overview of various techniques employed in Model-based RS, focusing on their theoretical foundations and practical applications.  We explore

СИНТЕЗ БІОМЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ПІДСТАВІ ГЕНЕРАТИВНО-ЗМАГАЛЬНИХ МЕРЕЖ

Дос­лі­дже­но су­час­ні ба­зи да­них бі­оме­дич­них зоб­ра­жень. По­ка­за­но, що от­ри­ман­ня бі­оме­дич­них зоб­ра­жень є до­ро­гим і три­ва­лим. Роз­роб­ле­но ба­зу да­них зоб­ра­жень пе­ред­ра­ко­вих і ра­ко­вих ста­нів мо­лоч­ної за­ло­зи "BPCI2100". Ба­за да­них скла­дається із 2100 файлів зоб­ра­жень та MySQL ба­зи да­них ін­фор­ма­ції ме­дич­них дос­лі­джень (ін­фор­ма­ція про па­цієнта та оз­на­ки зоб­ра­жен­ня). З'ясо­ва­но, що ефек­тив­ним за­со­бом ге­не­ру­ван­ня зоб­ра­жень є ге­не­ра­тив­но-зма­галь­ні ме­ре­жі.