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Materiale per tesi magistrale in Ingegneria Informatica

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FraGio/Tesi-Model-Agnostic-GAN

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Tesi magistrale "Model Agnostic solution of CSPs with Deep Learning"

Candidato: Francesco Giovanelli

Relatore: prof.ssa Michela Milano

Correlatori: dott. Michele Lombardi, dott. Andrea Galassi


Descrizione script

Breve descrizione degli script creati:

  • discriminator: rete neurale Discriminatore, versione iniziale (funzione di attivazione ReLU)
  • discriminator_leaky: rete neurale Discriminatore, seconda versione per GAN (funzione di attivazione Leaky ReLU)
  • generator: rete neurale Generatore, versione iniziale (funzione di attivazione ReLU)
  • generator_leaky: rete neurale Generatore, seconda versione per GAN (funzione di attivazione Leaky ReLU)
  • my_utils: file con funzioni di utilità (caricamento dataset da file, creazione logger, funzioni di valutazione feasibility, ecc.)
  • gan: modello GAN
  • wgan: modello WGAN con Gradient Penalty
  • dataset_generator_for_discriminator_network: utility per produrre dataset con dati unfeasible, da usare per Discriminatore (e GAN, se necessario)
  • SVM: algoritmo SVM in versione Generatore e Discriminatore

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