Derin evrişimli çekişmeli üretici ağlar ile yüz görüntülerinin üretimi

Bu çalışmada ilkel insandan günümüze kadar bilginin artışı, nesiller arası aktarımı ve bu sürecin büyük veriye dönüşümü incelenmiştir. Aynı zamanda yapay zekanın tarihsel gelişimi, yapay sinir ağlarının yapısı, derin öğrenme, derin öğrenme katmanları ve derin öğrenme modelleri gibi konular ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Bunun yanı sıra görüntü oluşturma modellerinden biri olan ve derin öğrenmenin bir alt dalı olan çekişmeli üretici ağlar hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur. Çekişmeli üretici ağların tarihsel süreci, yapılan akademik çalışmalar, gelişimi ve akademik literatüre katkıları titizlikle araştırılmıştır. Özellikle çekişmeli üretici ağların görüntü oluşturma alanında en iyi modellerinden biri olan DEÇÜA modeli ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. DEÇÜA modelini oluşturan üretici ağın yapısı, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları ile birlikte kayıp fonksiyonu değerleri üzerinde yoğun bir çalışma yapılmıştır. Ayrıca çekişmeli üretici ağların ikinci bileşeni olan ayırıcı ağın yapısı, işlevleri, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Deney ortamında kullanılan kütüphaneler, GPU, işlemci, dil işleme editörleri ve Google Colab ortamı dikkatlice incelenmiştir. Sentetik görüntüler üretmek için en yaygın olarak kullanılan veri setleri özenle seçilmiştir. Bu çalışmada iki farklı türde dört veri seti kullanılmıştır. İlk olarak vektör tabanlı görüntüler içeren Cartoonset10k ve Anime Face veri setleri dikkatlice seçilmiş ve detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. İkinci olarak piksel tabanlı görüntüler içeren Animal Face ve CelebaFace veri setleri ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Her bir veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneylerde belirli aralıklarla tekrarlanan eğitim süreçleri sonucunda elde edilen 8x8 boyutundaki görüntüler aşama aşama kaydedilmiştir. Bu elde edilen en iyi görüntüler, veri setlerinde rastgele seçilen resimlerle karşılaştırılarak detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Üretici ağ ile ayırıcı ağın Nash dengesine göre kayıp-kazanç değerleri, matematiksel ve grafiksel yöntemler kullanılarak elde edilmiştir.