Υπάρχουν πολλά καινοτόμα συστήματα προσόψεων που χρησιμοποιούνται στη βαθιά εκμάθηση, μερικά από τα οποία περιλαμβάνουν:
1. Generative Adversarial Networks (GANs): Τα GAN έχουν χρησιμοποιηθεί εκτενώς για τη δημιουργία ρεαλιστικών εικόνων προσόψεων κτιρίων. Αποτελούνται από ένα δίκτυο γεννήτριας, το οποίο δημιουργεί συνθετικές εικόνες, και ένα δίκτυο διαχωρισμού, το οποίο προσπαθεί να διακρίνει μεταξύ πραγματικών και ψεύτικων εικόνων. Μέσω της εκπαίδευσης, τα GAN μπορούν να δημιουργήσουν εξαιρετικά ρεαλιστικά σχέδια προσόψεων.
2. Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) για ανάλυση εικόνας: Τα CNN έχουν χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση εικόνων υπαρχουσών προσόψεων, επιτρέποντας στα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης να εξάγουν χαρακτηριστικά και μοτίβα από εικόνες προσόψεων. Αυτή η ανάλυση μπορεί να βοηθήσει στην κατανόηση του αρχιτεκτονικού στυλ, της αισθητικής και των δομικών πτυχών των προσόψεων.
3. Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) για δημιουργία ακολουθίας: Τα RNN, ιδιαίτερα παραλλαγές όπως η Μακροπρόθεσμη Μνήμη (LSTM) και οι Περιφερόμενες Επαναλαμβανόμενες Μονάδες (GRUs), έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία σχεδίων προσόψεων μοντελοποιώντας τη διαδοχική φύση των δομικών στοιχείων. Αυτά τα μοντέλα λαμβάνουν στοιχεία με τη μορφή αρχικού ή αρχικού σχεδίου και δημιουργούν μια σειρά αρχιτεκτονικών στοιχείων για να σχηματίσουν μια πλήρη πρόσοψη.
4. Variational Autoencoders (VAEs): Τα VAE έχουν χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία λανθάνουσας αναπαράστασης σχεδίων προσόψεων. Κωδικοποιώντας υπάρχουσες προσόψεις σε έναν λανθάνοντα χώρο χαμηλότερης διάστασης και αποκωδικοποιώντας τες ξανά στον αρχικό σχεδιασμό, τα VAE μπορούν να μάθουν σημαντικές αναπαραστάσεις για τη δημιουργία νέων σχεδίων προσόψεων.
5. Ενισχυτική μάθηση (RL) για εργασίες παραγωγής: Οι αλγόριθμοι RL έχουν εφαρμοστεί για τη δημιουργία προσόψεων με μοντέλα εκπαίδευσης για τη βελτιστοποίηση συγκεκριμένων στόχων σχεδίασης. Ορίζοντας μια συνάρτηση ανταμοιβής και χρησιμοποιώντας αλγόριθμους RL, το μοντέλο μπορεί να δημιουργήσει επαναληπτικά νέα σχέδια προσόψεων που ικανοποιούν προκαθορισμένα κριτήρια, όπως η ενεργειακή απόδοση ή οι αισθητικές προτιμήσεις.
Αυτά τα καινοτόμα συστήματα προσόψεων επιδεικνύουν την εφαρμογή τεχνικών βαθιάς εκμάθησης στη δημιουργία, ανάλυση και βελτιστοποίηση αρχιτεκτονικών προσόψεων.
Ημερομηνία έκδοσης: