Генеративно-состязательные сети позволяют притворяться, пока мы не создадим это.

Генеративно-состязательные сети (GAN) произвели революцию в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. GAN — это тип нейронной сети, которая может научиться генерировать новые данные, похожие на заданный набор данных. Впервые они были представлены в 2014 году Яном Гудфеллоу, и с тех пор они стали одним из самых популярных и широко используемых типов моделей глубокого обучения.
Оригинал статьи прилагается ниже, если вам интересно.

Архитектура:

Общие сведения о GAN.
Впервые они были представлены в статье Яна Гудфеллоу и его коллег из Университета Монреаля в 2014 году. Идея GAN заключается в создании системы, состоящей из двух нейронных сетей. сети: генератор и дискриминатор. Генератор учится создавать новые данные, похожие на обучающие данные, а дискриминатор учится различать настоящие и поддельные данные, сгенерированные генератором. Две сети обучаются вместе в процессе, называемом состязательным обучением, когда генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается правильно классифицировать данные.

С момента своего появления GAN претерпели множество усовершенствований и улучшений. Одним из наиболее значительных достижений является использование условных GAN (cGAN), которые позволяют генератору генерировать данные на основе определенных условий или атрибутов. Например, cGAN можно обучить генерировать изображения собак с определенными породами или позами.

Еще одним недавним достижением является использование StyleGAN, которые могут генерировать высококачественные изображения, которые намного более реалистичны и детализированы, чем предыдущие модели GAN. StyleGAN работают, изучая стиль и структуру изображений отдельно, что позволяет лучше контролировать процесс генерации.

Типы GAN. Существует несколько типов GAN, разработанных для конкретных задач. Некоторые из самых популярных типов GAN включают в себя:

  1. Глубокие сверточные GAN (DCGAN): это GAN, которые используют сверточные нейронные сети (CNN) для создания изображений.
  2. GAN Вассерштейна (WGAN): это GAN, которые используют расстояние Вассерштейна для измерения расстояния между реальными и поддельными распределениями данных.
  3. CycleGAN: это GAN, которые используются для преобразования изображения в изображение, например, для преобразования изображений из одного стиля в другой.

Практические приложения включают в себя: GAN имеют широкий спектр практических приложений в различных областях. Одним из наиболее распространенных приложений является создание изображений, где GAN можно использовать для создания реалистичных изображений объектов, животных и даже людей. GAN также можно использовать для увеличения данных, когда генерируются новые данные для повышения производительности моделей машинного обучения.

GAN также использовались в индустрии моды, где их можно использовать для создания новых дизайнов и стилей. В сфере здравоохранения GAN можно использовать для создания синтетических медицинских изображений, которые можно использовать в учебных и исследовательских целях.

Пример работы GAN

Генеративно-состязательные сети оказали значительное влияние на область глубокого обучения и искусственного интеллекта. Благодаря своей способности генерировать новые данные, аналогичные заданному набору данных, GAN имеют широкий спектр практических приложений в различных отраслях. Поскольку GAN продолжают развиваться и совершенствоваться, вполне вероятно, что в будущем мы увидим еще больше интересных приложений.

Оригинальная статья Яна Гудфеллоу от 2014 года для некоторого твердого математического понимания его понимания. https://arxiv.org/abs/1406.2661