Подробное описание документа

Косова К. А., Ильичев В. Ю.
   Разработка методики обработки данных с использованием глубокого обучения генеративно-состязательной нейронной сети (GAN) / Косова К. А., Ильичев В. Ю. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Региональной научно-технической конференции, Калуга, 15-17 апреля 2025 года : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2026. - Т. 1. - С. 324-329.

Рассмотрена разработка методики обработки данных с использованием генеративно-состязательной нейронной сети (GAN). Для реализации методики использован язык Python с подключаемыми библиотеками TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-learn. Архитектура модели включает в себя генератор и дискриминатор, основанный на сверточной нейронной сети, задачей которого является различение реальных и сгенерированных данных. Обучение модели основано на состязательном процессе между этими двумя компонентами, что позволяет улучшать качество создаваемых данных. Были изучены возможности применения GAN для обработки данных, проведен анализ качества сгенерированных данных.
Ключевые слова: нейросетевое программирование, глубокое обучение, язык Python, генеративно-состязательная сеть.