Застосування генеративно-змагальних мереж при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем

Анотація

Для генерації додаткових даних при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем пропонується застосувати генеративно-змагальні мережі. Розглянуто проблемні аспекти процесу одержання таких навчальних даних, зокрема: якість синтетичних даних, збереження функціональних залежностей між вхідними та вихідними даними, стабільне навчання генератора та дискримінатора. Розібрано налаштування параметрів навчання нейронних мереж: значення шуму в генераторі, розмір латентного простору, функцій активації, відслідковування границь синтетичних даних після генерації. Спроєктовано та реалізовано відповідну архітектуру генеративно-змагальної мережі. Отримана синтетична вибірка використовується для навчання неглибоких нейронних мереж, а реальний набір даних використовується для перевірки якості навчання та тестування. Іл.: 3. Бібл. 11.