Существует несколько инновационных фасадных систем, используемых в глубоком обучении, некоторые из которых включают:
1. Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN широко используются для создания реалистичных изображений фасадов зданий. Они состоят из сети генератора, которая генерирует синтетические изображения, и сети дискриминатора, которая пытается отличить настоящие изображения от поддельных. Благодаря обучению GAN могут создавать очень реалистичные проекты фасадов.
2. Сверточные нейронные сети (CNN) для анализа изображений: CNN использовались для анализа изображений существующих фасадов, позволяя моделям глубокого обучения извлекать особенности и шаблоны из изображений фасадов. Этот анализ может помочь в понимании архитектурного стиля, эстетики и структурных аспектов фасадов.
3. Рекуррентные нейронные сети (RNN) для генерации последовательностей: RNN, в частности, такие варианты, как долговременная кратковременная память (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU), использовались для создания проектов фасадов путем моделирования последовательного характера строительных элементов. Эти модели получают входные данные в виде исходного или исходного проекта и создают последовательность архитектурных элементов для формирования полного фасада.
4. Вариационные автоэнкодеры (VAE): VAE использовались для создания скрытых представлений конструкций фасадов. Кодируя существующие фасады в низкоразмерное скрытое пространство и декодируя их обратно в исходный дизайн, VAE могут изучать значимые представления для создания новых дизайнов фасадов.
5. Обучение с подкреплением (RL) для генеративных задач: алгоритмы RL применялись для создания фасадов путем обучения моделей для оптимизации конкретных целей проектирования. Определяя функцию вознаграждения и используя алгоритмы RL, модель может итеративно генерировать новые проекты фасадов, которые удовлетворяют заранее определенным критериям, таким как энергоэффективность или эстетические предпочтения.
Эти инновационные фасадные системы демонстрируют применение методов глубокого обучения при создании, анализе и оптимизации архитектурных фасадов.
Дата публикации: