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Tipo de material: bachelorThesis
Título : Estudio de Redes Generativas Adversarias
Autor : Ocampo Rojas, José David
Director de Tesis : Ibarra, Julio, dir.
Descriptores : Algoritmos - Tesis y disertaciones académicas;Lógica simbólica y matemática
Fecha de publicación : 14-dic-2022
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Matemática), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022
Páginas : 41 p.
Acceso: openAccess
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador
Resumen : Las Redes Generativas Adversarias son un tipo de modelo generativo que enfrenta a dos redes neuronales, a las que llamamos Discriminador y Generador, bajo un juego de minimización-maximización para crear nuevos ejemplos de una categoría dado un conjunto de observaciones. Para esto se adopta un enfoque probabilístico, donde partimos asumiendo que el conjunto de entrenamiento tiene una distribución subyacente que podemos aproximar iterativamente a través de distribuciones generadas que finalmente convergen a la distribución real...
Descripción : Generative Adversarial Networks are a type of generative model that confronts two neural networks, which we call Discriminator and Generator, under a minimization-maximization game to create new examples of a category given a set of observations. For this, a probabilistic approach is adopted, where we start by assuming that the training set has an underlying distribution that we can approximate iteratively through generated distributions that finally converge to the real distribution...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12600
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