Využití zobecněných f-divergencí v hlubokém učení

Tato bakalářská práce se zaměří na praktickou aplikaci zobecněných f-divergencí (měr nepodobnosti mezi rozděleními pravděpodobnosti) založených na tzv. Bayesových prostorech jako trénovacího kritéria v AI, konkrétně v generativních adversariálních sítích (GAN). Důležitou částí práce bude porovnání s divergencemi standardně používanými v GAN a specifikace možných výhod a nevýhod jednotlivých přístupů. Za tímto účelem budou využita reálná data z veřejně dostupných testovacích databází.