генеративні змагальні мережі

Створення та оптимізація легких генеративних змагальних нейромереж для покращення якості відео На клієнтських пристроях з використанням WebGPU

Розглянуто проблеми для задач покращення якості цифрових відеозображень для хмарних середовищ, а також на клієнтській стороні за допомогою генеративно-змагальних нейромереж (GAN), адаптованих для роботи у браузері. Запропоновано метод, що використовує WebGPU для прискореного виконання згорткових обчислень, що дає змогу збільшувати роздільну здатність та покращувати якість низькоякісного відео в реальному часі без значного навантаження на сервери.

Архітектура та формально-математичне обґрунтування генеративних змагальних мереж

Мета статті – аналіз особливостей генеративних змагальних мереж. Об’єкт дослідження – процес алгоритмізації машинного навчання. Предмет дослідження – математичні методи, використовувані в генерації семантично пов’язаного тексту. У статті досліджено архітектуру та математичне обґрунтування такого виду генеративних моделей, як генеративні змагальні мережі. Генеративні змагальні мережі є потужним інструментом у галузі штучного інтелекту, який здатен створювати реалістичні дані, зокрема такі як фото, відео, звук тощо.