| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кадан, М. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2018-06-13T08:03:43Z | - |
| dc.date.available | 2018-06-13T08:03:43Z | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.citation | Кадан, М. А. Восстановление зашумленного текста с помощью генеративно-состязательных сетей / М. А. Кадан // Технические средства защиты информации : тезисы докладов ХVI Белорусско-российской научно – технической конференции, Минск, 5 июня 2018 г. – Минск: БГУИР, 2017. – С. 44. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/31952 | - |
| dc.description.abstract | Генерирующие состязательные сети (GAN, Generative Adversarial Networks) [1] явились
эффективной моделью в создании контента с помощью методов искусственного интеллекта.
Особенность GAN в том, что они обучаются создавать синтетические данные, подобные
эталонным данным. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | генерирующие состязательные сети | ru_RU |
| dc.subject | зашумленные тексты | ru_RU |
| dc.title | Восстановление зашумленного текста с помощью генеративно-состязательных сетей | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| Appears in Collections: | ТСЗИ 2018
|
