Analysis of state-of-the-art deep generative models for images
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/327757
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2020-07
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
In this work we will try to break down the fundamentals of deep generative models for image generation. For the sake of simplicity and understanding we will be using the MNIST dataset, which can be easily trained and understood. The algorithms that we will be explaining and comparing are an autoregressive model, a flow-based model, a variational autoencoder, and a generative adversarial network. Within each of these categories, we have chosen simple algorithms for the sake of clarity as well. Keep in mind that this is a wide but introductory work to the area of image generation. However, these algorithms were certainly state-of the-art around 2016.
TitulacióGRAU EN MATEMÀTIQUES (Pla 2009)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
memoria.pdf | 7,490Mb | Visualitza/Obre |