dc.description.abstract | Bu projede temel amacımız, Üretken çekişmeli ağları kullanarak, bir imgede istenilen bir özniteliği kontrollü olarak değiştirmektir. Ancak, bu hedefi zorlaştıran iki temel problem söz konusudur. Bunlardan ilki, imgelerin çözünürlüğü arttıkça, ÜÇA’larda genel olarak meydana gelen istikrar ve imge çeşitliliği problemleri yüksek kaliteli ve çeşitli imge üretiminde önemli sorunlara neden olmaktadır. Bu çalışmada, bu problemlerle başa çıkmak için son zamanlarda önerilen yeni maliyet fonksiyonları, düzenlileştirme teknikleri ve ağ mimarileri CelebA veri seti kullanılarak deneysel olarak irdelenmiştir. İkinci problem ise imgedeki diğer ayrıntıları korurken, sadece istenilen özniteliklerin değiştirilmesidir. Bu hedefe ulaşmanın yöntemi, bir imgeyi temsil eden doğru gizli vektörü ve bir özniteliğe karşılık gelen yönü bulmaktır. Literatürde, bu amaç doğrultusunda önerilen çalışmaların hemen hemen tümü, denetlenmiş bir ortamda etiketli veri kümelerini kullanmaktadır. Bu projede, döngüsel maliyet minimizasyonunu kullanarak, denetimsiz bir ortamda bir Kodlayıcı aracılığıyla, Üreticinin ters fonksiyonunu doğru bir şekilde öğrenmesini sağlayan Döngüsel Ters Üretici (CRG) adlı bir mimari önerdik. Daha sonra, CRG modelimizi, istenilen bir özniteliğin gizli uzaydaki temsilini bulmak için kullandık. Bu amaç doğrultusunda, bir nitelik yönünü hesaplamak için istenen özniteliklere sahip olan ve olmayan iki keyfi referans imge kullandık. Nihai olarak, önerilen yaklaşımın, hem nicel hem de nitel olarak mevcut uçtan uca üretken modellere kıyasla imgeyi yeniden yapılandırma açısından daha iyi olduğunu gösterdik. | tr_TR |