Postoji nekoliko inovativnih fasadnih sustava koji se koriste u dubinskom učenju, a neki od njih uključuju:
1. Generativne kontradiktorne mreže (GAN): GAN se intenzivno koristi za generiranje realističnih slika fasada zgrada. Sastoje se od generatorske mreže, koja generira sintetičke slike, i diskriminatorske mreže, koja pokušava razlikovati prave od lažnih slika. Kroz obuku, GAN-ovi mogu generirati vrlo realističan dizajn fasada.
2. Konvolucijske neuronske mreže (CNN) za analizu slike: CNN su korištene za analizu slika postojećih fasada, omogućujući modelima dubokog učenja da izvuku značajke i uzorke iz slika fasada. Ova analiza može pomoći u razumijevanju arhitektonskog stila, estetike i strukturalnih aspekata fasada.
3. Rekurentne neuronske mreže (RNN) za generiranje sekvenci: RNN, posebno varijante poput dugotrajne kratkoročne memorije (LSTM) i rekurentnih jedinica s usmjerivačima (GRU), korištene su za generiranje dizajna fasada modeliranjem sekvencijalne prirode građevinskih elemenata. Ovi modeli uzimaju ulazne podatke u obliku sjemena ili početnog dizajna i generiraju slijed arhitektonskih elemenata kako bi se oblikovala cjelovita fasada.
4. Varijacijski autokoderi (VAE): VAE su iskorišteni za stvaranje latentnih prikaza dizajna fasada. Kodiranjem postojećih fasada u nižedimenzionalni latentni prostor i njihovim dekodiranjem natrag u izvorni dizajn, VAE mogu naučiti smislene prikaze za generiranje novih dizajna fasada.
5. Učenje pojačanja (RL) za generativne zadatke: RL algoritmi primijenjeni su za generiranje fasada pomoću modela obuke za optimizaciju specifičnih ciljeva dizajna. Definiranjem funkcije nagrađivanja i korištenjem RL algoritama, model može iterativno generirati nove dizajne fasada koji zadovoljavaju unaprijed određene kriterije, kao što su energetska učinkovitost ili estetske preferencije.
Ovi inovativni fasadni sustavi pokazuju primjenu tehnika dubokog učenja u generiranju, analizi i optimizaciji arhitektonskih fasada.
Datum objave: