پروپوزال توسعه یک مدل یادگیری نیمه نظارتی برای بهبود عملکرد شبکه‌های مولد تخاصمی در تولید داده‌های مصنوعی

پروپوزال توسعه یک مدل یادگیری نیمه نظارتی برای بهبود عملکرد شبکه‌های مولد تخاصمی در تولید داده‌های مصنوعی

پروپوزال طراحی یک مدل یادگیری نیمه نظارتی برای بهبود عملکرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید داده‌های مصنوعی، به دنبال ارائه روشی نوین برای افزایش دقت و کیفیت داده‌های تولیدی است. با توجه به نیاز روزافزون به داده‌های مصنوعی با کیفیت بالا در حوزه‌های مختلف، این مدل می‌تواند به بهینه‌سازی فرآیند تولید داده‌ها کمک کند.

توضیحات:

هدف: این تحقیق به دنبال طراحی یک مدل است که با استفاده از تکنیک‌های یادگیری نیمه نظارتی، بتواند عملکرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) را در تولید داده‌های مصنوعی بهبود بخشد، به ویژه زمانی که داده‌های برچسب‌دار محدود هستند.

روش‌شناسی:استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نیمه نظارتی برای ترکیب داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب در فرآیند آموزش GAN.
پیاده‌سازی یک مدل مولد که بتواند با استفاده از داده‌های بدون برچسب، ویژگی‌های جدید و متنوعی را تولید کند و به مدل متمایزگر کمک کند تا دقت بیشتری در شناسایی نمونه‌ها داشته باشد.
ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از مجموعه داده‌های مختلف و مقایسه نتایج با روش‌های سنتی یادگیری تحت نظارت.

کاربردها: این مدل می‌تواند در زمینه‌هایی مانند تولید تصاویر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این مدل بتواند دقت و کیفیت داده‌های تولید شده را افزایش دهد و همچنین به کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار کمک کند.
این موضوع نه تنها بر روی یادگیری نیمه نظارتی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه شبکه‌های مولد تخاصمی نیز می‌پردازد.