ترجمه فارسی مقاله روش‌های شرطی‌سازی GANs: یک بررسی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی GANs Conditioning Methods: A Survey
عنوان مقاله به فارسی روش‌های شرطی‌سازی GANs: یک بررسی
نویسندگان Anis Bourou, Valérie Mezger, Auguste Genovesio
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 19
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 3 September, 2024; v1 submitted 28 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 3 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 28 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In recent years, Generative Adversarial Networks (GANs) have seen significant advancements, leading to their widespread adoption across various fields. The original GAN architecture enables the generation of images without any specific control over the content, making it an unconditional generation process. However, many practical applications require precise control over the generated output, which has led to the development of conditional GANs (cGANs) that incorporate explicit conditioning to guide the generation process. cGANs extend the original framework by incorporating additional information (conditions), enabling the generation of samples that adhere to that specific criteria. Various conditioning methods have been proposed, each differing in how they integrate the conditioning information into both the generator and the discriminator networks. In this work, we review the conditioning methods proposed for GANs, exploring the characteristics of each method and highlighting their unique mechanisms and theoretical foundations. Furthermore, we conduct a comparative analysis of these methods, evaluating their performance on various image datasets. Through these analyses, we aim to provide insights into the strengths and limitations of various conditioning techniques, guiding future research and application in generative modeling.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در سالهای اخیر ، شبکه های مخالف مولد (GANS) پیشرفت های چشمگیری داشته اند و منجر به پذیرش گسترده آنها در زمینه های مختلف می شوند.معماری اصلی GAN تولید تصاویر را بدون کنترل خاص بر محتوا امکان پذیر می کند و آن را به یک فرآیند تولید بی قید و شرط تبدیل می کند.با این حال ، بسیاری از برنامه های عملی نیاز به کنترل دقیق بر روی تولید تولید شده دارند ، که منجر به توسعه GAN های مشروط (CGAN) شده است که دارای شرط صریح برای هدایت فرایند تولید هستند.CGAN ها با درج اطلاعات (شرایط) اضافی ، چارچوب اصلی را گسترش می دهند ، و این امکان را برای تولید نمونه هایی که به آن معیارهای خاص پایبند هستند امکان پذیر است.روشهای مختلف تهویه مطرح شده است که هر یک در نحوه ادغام اطلاعات تهویه در شبکه های ژنراتور و شبکه های تبعیض آمیز متفاوت است.در این کار ، ما روشهای تهویه مطرح شده برای GAN ها را بررسی می کنیم ، به بررسی ویژگی های هر روش و برجسته کردن مکانیسم های منحصر به فرد و مبانی نظری آنها می پردازیم.علاوه بر این ، ما یک تجزیه و تحلیل مقایسه ای از این روش ها انجام می دهیم و عملکرد آنها را در مجموعه داده های مختلف تصویر ارزیابی می کنیم.از طریق این تحلیل ها ، ما هدف ما ارائه بینش در مورد نقاط قوت و محدودیت های تکنیک های مختلف تهویه ، هدایت تحقیقات آینده و کاربرد در مدل سازی تولیدی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.