Τα Generative Adversarial Networks (GAN) είναι μια από τις σύγχρονες τεχνολογίες που προσφέρουν πολλές δυνατότητες σε πολλές περιπτώσεις χρήσης, από τη δημιουργία παλιών εικόνων και την ενίσχυση της φωνής σας έως την παροχή διαφόρων εφαρμογών σε ιατρικές και άλλες βιομηχανίες.
Αυτή η προηγμένη τεχνολογία μπορεί να σας βοηθήσει να διαμορφώσετε τα προϊόντα και τις υπηρεσίες σας. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της ποιότητας της εικόνας για τη διατήρηση των αναμνήσεων.
Ενώ τα GAN είναι ένα όφελος για πολλούς, ορισμένοι το βρίσκουν ανησυχητικό.
Τι είναι όμως ακριβώς αυτή η τεχνολογία;
Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσω τι είναι το GAN, πώς λειτουργεί και τις εφαρμογές του.
Λοιπόν, ας βουτήξουμε αμέσως!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι ένα Generative Adversarial Network;
Το Generative Adversarial Network (GAN) είναι ένα πλαίσιο μηχανικής μάθησης που αποτελείται από δύο νευρωνικά δίκτυα που ανταγωνίζονται για την παραγωγή ακριβέστερων προβλέψεων, όπως εικόνες, μοναδική μουσική, σχέδια κ.λπ.
Το GANs σχεδιάστηκε το 2014 από έναν επιστήμονα και μηχανικό υπολογιστών, τον Ian Goodfellow, και μερικούς από τους συναδέλφους του. Είναι μοναδικά βαθιά νευρωνικά δίκτυα ικανά να παράγουν νέα δεδομένα παρόμοια με αυτά στα οποία εκπαιδεύονται. Διαγωνίζονται σε ένα παιχνίδι μηδενικού αθροίσματος που έχει ως αποτέλεσμα ο ένας πράκτορας να χάνει το παιχνίδι ενώ ο άλλος να το κερδίζει.
Αρχικά, τα GANs προτάθηκαν ως ένα παραγωγικό μοντέλο για μηχανική μάθηση, κυρίως μάθηση χωρίς επίβλεψη. Αλλά τα GAN είναι επίσης χρήσιμα για μάθηση με πλήρη επίβλεψη, ημι-εποπτευόμενη μάθηση και ενισχυτική μάθηση.
Τα δύο μπλοκ σε ανταγωνισμό σε ένα GAN είναι:
Η γεννήτρια: Είναι ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο που παράγει τεχνητά εξόδους παρόμοιες με τα πραγματικά δεδομένα.
Ο παράγοντας διάκρισης: Είναι ένα αποσυνελικτικό νευρωνικό δίκτυο που μπορεί να αναγνωρίσει εκείνες τις εξόδους που δημιουργούνται τεχνητά.
Βασικές Έννοιες
Για να κατανοήσουμε καλύτερα την έννοια του GAN, ας κατανοήσουμε γρήγορα ορισμένες σημαντικές σχετικές έννοιες.
Μηχανική μάθηση (ML)
Η μηχανική μάθηση είναι ένα μέρος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που περιλαμβάνει εκμάθηση και δημιουργία μοντέλων αξιοποιώντας δεδομένα για τη βελτίωση της απόδοσης και της ακρίβειας κατά την εκτέλεση εργασιών ή τη λήψη αποφάσεων ή προβλέψεων.
Οι αλγόριθμοι ML δημιουργούν μοντέλα βασισμένα σε δεδομένα εκπαίδευσης, βελτιώνοντας με τη συνεχή μάθηση. Χρησιμοποιούνται σε πολλούς τομείς, συμπεριλαμβανομένης της όρασης υπολογιστών, της αυτοματοποιημένης λήψης αποφάσεων, του φιλτραρίσματος email, της ιατρικής, των τραπεζών, της ποιότητας δεδομένων, της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο, της αναγνώρισης ομιλίας, των συστημάτων συστάσεων και άλλων.
Διακριτικό Μοντέλο
Στη βαθιά μάθηση και στη μηχανική μάθηση, το διακριτικό μοντέλο λειτουργεί ως ταξινομητής για τη διάκριση μεταξύ ενός συνόλου επιπέδων ή δύο τάξεων.
Για παράδειγμα, διαφοροποίηση μεταξύ διαφορετικών φρούτων ή ζώων.
Γεννητικό μοντέλο
Στα γενετικά μοντέλα, τα τυχαία δείγματα θεωρούνται ότι δημιουργούν νέες ρεαλιστικές εικόνες. Μαθαίνει από πραγματικές εικόνες κάποιων αντικειμένων ή ζωντανών όντων να δημιουργεί τις δικές του ρεαλιστικές αλλά μιμούμενες ιδέες. Αυτά τα μοντέλα είναι δύο τύπων:
Μεταβλητοί αυτοκωδικοποιητές: Χρησιμοποιούν κωδικοποιητές και αποκωδικοποιητές που είναι ξεχωριστά νευρωνικά δίκτυα. Αυτό λειτουργεί επειδή μια δεδομένη ρεαλιστική εικόνα περνά μέσα από έναν κωδικοποιητή για να αναπαραστήσει αυτές τις εικόνες ως διανύσματα σε έναν λανθάνοντα χώρο.
Στη συνέχεια, ένας αποκωδικοποιητής χρησιμοποιείται για να λάβει αυτές τις ερμηνείες για να παράγει μερικά ρεαλιστικά αντίγραφα αυτών των εικόνων. Στην αρχή, η ποιότητα της εικόνας του θα μπορούσε να είναι χαμηλή, αλλά θα βελτιωθεί όταν ο αποκωδικοποιητής γίνει πλήρως λειτουργικός και μπορείτε να αγνοήσετε τον κωδικοποιητή.
Παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GANs): Όπως συζητήθηκε παραπάνω, ένα GAN είναι ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο ικανό να παράγει νέα, παρόμοια δεδομένα από την είσοδο δεδομένων με το οποίο παρέχεται. Εμπίπτει στην μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση, η οποία είναι ένας από τους τύπους μηχανικής εκμάθησης που συζητούνται παρακάτω.
Επίβλεψη μάθησης
Στην εποπτευόμενη εκπαίδευση, ένα μηχάνημα εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας καλά επισημασμένα δεδομένα. Αυτό σημαίνει ότι ορισμένα δεδομένα θα έχουν ήδη επισημανθεί με τη σωστή απάντηση. Εδώ, δίνονται στο μηχάνημα ορισμένα δεδομένα ή παραδείγματα για να μπορέσει ο εποπτευόμενος αλγόριθμος εκμάθησης να αναλύσει τα δεδομένα εκπαίδευσης και να παράγει ένα ακριβές αποτέλεσμα από αυτά τα δεδομένα με ετικέτα.
Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη περιλαμβάνει την εκπαίδευση μιας μηχανής με τη βοήθεια δεδομένων που δεν φέρουν ετικέτα ούτε ταξινομούνται. Επιτρέπει στον αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης να εργάζεται σε αυτά τα δεδομένα χωρίς καθοδήγηση. Σε αυτόν τον τύπο μάθησης, το καθήκον του μηχανήματος είναι να κατηγοριοποιεί μη ταξινομημένα δεδομένα με βάση τα μοτίβα, τις ομοιότητες και τις διαφορές χωρίς προηγούμενη εκπαίδευση δεδομένων.
Έτσι, τα GAN σχετίζονται με την εκτέλεση μάθησης χωρίς επίβλεψη στο ML. Διαθέτει δύο μοντέλα που μπορούν αυτόματα να αποκαλύψουν και να μάθουν τα μοτίβα από δεδομένα εισόδου. Αυτά τα δύο μοντέλα είναι γεννήτρια και διακριτικό.
Ας τους καταλάβουμε λίγο περισσότερο.
Μέρη ενός GAN
Ο όρος «αντίπαλος» περιλαμβάνεται στο GAN επειδή έχει δύο μέρη – ανταγωνίζονται τη γεννήτρια και τον παρονομαστή. Αυτό γίνεται για τη σύλληψη, τον έλεγχο και την αναπαραγωγή παραλλαγών δεδομένων σε ένα σύνολο δεδομένων. Ας κατανοήσουμε καλύτερα αυτά τα δύο μέρη ενός GAN.
Γεννήτρια
Η γεννήτρια είναι ένα νευρωνικό δίκτυο ικανό να μαθαίνει και να δημιουργεί ψεύτικα σημεία δεδομένων, όπως εικόνες και ήχος που φαίνονται ρεαλιστικά. Χρησιμοποιείται στην προπόνηση και βελτιώνεται με τη συνεχή μάθηση.
Τα δεδομένα που δημιουργούνται από τη γεννήτρια χρησιμοποιούνται ως αρνητικό παράδειγμα για το άλλο μέρος – τον παρονομαστή που θα δούμε στη συνέχεια. Η γεννήτρια παίρνει ένα τυχαίο διάνυσμα σταθερού μήκους ως είσοδο για να παράγει ένα δείγμα εξόδου. Στόχος του είναι να παρουσιάσει το αποτέλεσμα ενώπιον του υπεύθυνου διάκρισης, ώστε να μπορεί να ταξινομήσει αν είναι πραγματικό ή ψεύτικο.
Η γεννήτρια εκπαιδεύεται με αυτά τα εξαρτήματα:
- Θορυβώδη διανύσματα εισόδου
- Ένα δίκτυο γεννήτριας για τη μετατροπή μιας τυχαίας εισόδου στο στιγμιότυπο δεδομένων
- Ένα δίκτυο διαχωρισμού για την ταξινόμηση των δεδομένων που δημιουργούνται
- Απώλεια γεννήτριας για να τιμωρηθεί η γεννήτρια καθώς αποτυγχάνει να ξεγελάσει τον χρήστη που διακρίνει
Η γεννήτρια λειτουργεί σαν κλέφτης για να αναπαράγει και να δημιουργεί ρεαλιστικά δεδομένα για να ξεγελάσει τον χρήστη. Στοχεύει στην παράκαμψη πολλών ελέγχων που πραγματοποιούνται. Αν και μπορεί να αποτύχει τρομερά στα αρχικά στάδια, συνεχίζει να βελτιώνεται μέχρι να δημιουργήσει πολλαπλά ρεαλιστικά, υψηλής ποιότητας δεδομένα και να αποφύγει τις δοκιμές. Αφού επιτευχθεί αυτή η ικανότητα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μόνο τη γεννήτρια χωρίς να απαιτείται ξεχωριστός διαχωριστής.
Διευκρινιστής
Ο διαχωριστής είναι επίσης ένα νευρωνικό δίκτυο που μπορεί να διαφοροποιήσει μια ψεύτικη και πραγματική εικόνα ή άλλους τύπους δεδομένων. Όπως μια γεννήτρια, παίζει ζωτικό ρόλο κατά τη φάση της εκπαίδευσης.
Λειτουργεί όπως η αστυνομία για να πιάσει τον κλέφτη (πλαστά δεδομένα από τη γεννήτρια). Στοχεύει στον εντοπισμό ψευδών εικόνων και ανωμαλιών σε μια παρουσία δεδομένων.
Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, η γεννήτρια μαθαίνει και συνεχίζει να βελτιώνεται για να φτάσει σε ένα σημείο όπου καθίσταται αυτοδύναμη η παραγωγή εικόνων υψηλής ποιότητας που δεν απαιτούν διάκριση. Όταν τα δεδομένα υψηλής ποιότητας από τη γεννήτρια περνούν μέσω του διαχωριστή, δεν μπορεί πλέον να κάνει διάκριση μεταξύ πραγματικής και ψεύτικης εικόνας. Λοιπόν, μπορείτε να πάτε μόνο με τη γεννήτρια.
Πώς λειτουργεί το GAN;
Σε ένα παραγωγικό ανταγωνιστικό δίκτυο (GAN), τρία πράγματα περιλαμβάνουν:
- Ένα παραγωγικό μοντέλο για να περιγράψει τον τρόπο με τον οποίο παράγονται τα δεδομένα.
- Ένα αντίπαλο περιβάλλον όπου εκπαιδεύεται ένα μοντέλο.
- Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα ως αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης για εκπαίδευση.
Τα δύο νευρωνικά δίκτυα του GAN – η γεννήτρια και ο διαχωριστής – χρησιμοποιούνται για να παίξουν ένα αντίπαλο παιχνίδι. Η γεννήτρια λαμβάνει τα δεδομένα εισόδου, όπως αρχεία ήχου, εικόνες, κ.λπ., για να δημιουργήσει ένα παρόμοιο στιγμιότυπο δεδομένων, ενώ ο διαχωριστής επικυρώνει την αυθεντικότητα αυτού του στιγμιότυπου δεδομένων. Το τελευταίο θα καθορίσει εάν το παράδειγμα δεδομένων που έχει εξετάσει είναι αληθινό ή άλλο.
Για παράδειγμα, θέλετε να επαληθεύσετε εάν μια δεδομένη εικόνα είναι πραγματική ή ψεύτικη. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε εισόδους δεδομένων που δημιουργούνται με το χέρι για να τροφοδοτήσετε τη γεννήτρια. Θα δημιουργήσει νέες, επαναλαμβανόμενες εικόνες ως έξοδο.
Ενώ το κάνει αυτό, η γεννήτρια στοχεύει όλες οι εικόνες που δημιουργεί να θεωρούνται αυθεντικές, παρόλο που είναι ψεύτικες. Θέλει να δημιουργήσει αποδεκτά αποτελέσματα για να πει ψέματα και να αποφύγει τη σύλληψη.
Στη συνέχεια, αυτή η έξοδος θα πάει στον διαχωριστή μαζί με ένα σύνολο εικόνων από πραγματικά δεδομένα για να ανιχνεύσει εάν αυτές οι εικόνες είναι αυθεντικές ή όχι. Λειτουργεί αρνητικά στη γεννήτρια όσο σκληρά και αν προσπαθεί να μιμηθεί. ο διαχωριστής θα βοηθήσει στη διάκριση των πραγματικών δεδομένων από τα πλαστά.
Ο υπεύθυνος διάκρισης θα λάβει τόσο πλαστά όσο και πραγματικά δεδομένα για να επιστρέψει μια πιθανότητα 0 ή 1. Εδώ, το 1 αντιπροσωπεύει την αυθεντικότητα ενώ το 0 αντιπροσωπεύει ψεύτικο.
Υπάρχουν δύο βρόχοι ανάδρασης σε αυτή τη διαδικασία:
- Η γεννήτρια ενώνει έναν βρόχο ανάδρασης με έναν διαχωριστή
- Ο διαχωριστής ενώνει έναν άλλο βρόχο ανατροφοδότησης με ένα σύνολο πραγματικών εικόνων
Μια εκπαίδευση GAN λειτουργεί επειδή τόσο ο δημιουργός όσο και ο διαχωριστής εκπαιδεύονται. Η γεννήτρια μαθαίνει συνεχώς περνώντας ψευδείς εισόδους, ενώ ο διαχωριστής θα μάθει να βελτιώνει την ανίχνευση. Εδώ και τα δύο είναι δυναμικά.
Ο διαχωριστής είναι ένα συνελικτικό δίκτυο ικανό να κατηγοριοποιεί τις εικόνες που του παρέχονται. Λειτουργεί ως διωνυμικός ταξινομητής για την επισήμανση εικόνων ως ψεύτικων ή πραγματικών.
Από την άλλη πλευρά, η γεννήτρια είναι σαν ένα αντίστροφο συνελικτικό δίκτυο που παίρνει τυχαία δείγματα δεδομένων για την παραγωγή εικόνων. Ωστόσο, ο διαχωριστής επαληθεύει τα δεδομένα με τη βοήθεια τεχνικών καθοδικής δειγματοληψίας, όπως η max-pooling.
Και τα δύο δίκτυα προσπαθούν να βελτιστοποιήσουν μια αντίθετη και διαφορετική συνάρτηση απώλειας ή στόχου σε ένα αντίπαλο παιχνίδι. Οι απώλειές τους τους επιτρέπουν να πιέζουν ο ένας τον άλλον ακόμη πιο σκληρά.
Τύποι GAN
Τα παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα είναι διαφορετικών τύπων με βάση την υλοποίηση. Ακολουθούν οι κύριοι τύποι GAN που χρησιμοποιούνται ενεργά:
- Conditional GAN (CGAN): Είναι μια τεχνική βαθιάς εκμάθησης που περιλαμβάνει συγκεκριμένες παραμέτρους υπό όρους που βοηθούν στη διαφοροποίηση μεταξύ πραγματικών και πλαστών δεδομένων. Περιλαμβάνει επίσης μια πρόσθετη παράμετρο – “y” στη φάση της γεννήτριας για την παραγωγή των αντίστοιχων δεδομένων. Επίσης, προστίθενται ετικέτες σε αυτήν την είσοδο και τροφοδοτούνται στον υπεύθυνο διάκρισης για να μπορέσει να επαληθεύσει εάν τα δεδομένα είναι αυθεντικά ή πλαστά.
- Vanilla GAN: Είναι ένας απλός τύπος GAN όπου ο διαχωριστής και η γεννήτρια είναι πιο απλά και πολυεπίπεδα perceptrons. Οι αλγόριθμοί του είναι απλοί, βελτιστοποιώντας τη μαθηματική εξίσωση με τη βοήθεια της στοχαστικής διαβάθμισης.
- Deep convolutional GAN (DCGAN): Είναι δημοφιλές και θεωρείται η πιο επιτυχημένη εφαρμογή GAN. Το DCGAN αποτελείται από ConvNets και όχι από πολυστρωματικά perceptrons. Αυτά τα ConvNets εφαρμόζονται χωρίς τη χρήση τεχνικών όπως η max-pooling ή η πλήρης σύνδεση των επιπέδων.
- Super Resolution GAN (SRGAN): Είναι μια υλοποίηση GAN που χρησιμοποιεί ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο παράλληλα με ένα ανταγωνιστικό δίκτυο για να βοηθήσει στην παραγωγή εικόνων υψηλής ποιότητας. Το SRGAN είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την αποτελεσματική αναβάθμιση των αρχικών εικόνων χαμηλής ανάλυσης, έτσι ώστε οι λεπτομέρειες τους να βελτιώνονται και να ελαχιστοποιούνται τα σφάλματα.
- Laplacian Pyramid GAN (LAPGAN): Είναι μια αναστρέψιμη και γραμμική αναπαράσταση που περιλαμβάνει πολλαπλές εικόνες διέλευσης ζώνης που τοποθετούνται σε απόσταση οκτώ διαστημάτων μεταξύ τους με υπολείμματα χαμηλής συχνότητας. Το LAPGAN χρησιμοποιεί πολλά δίκτυα διακριτικών και γεννητριών και πολλαπλά επίπεδα Λαπλασιανής Πυραμίδας.
Το LAPGAN χρησιμοποιείται ευρέως καθώς παράγει κορυφαία ποιότητα εικόνας. Αυτές οι εικόνες υποβάλλονται σε δειγματοληψία σε κάθε στρώμα πυραμίδας πρώτα και στη συνέχεια αναβαθμίζονται σε κάθε επίπεδο, όπου οι ιδέες ακούγονται λίγο μέχρι να αποκτήσουν το αρχικό μέγεθος.
Εφαρμογές GAN
Τα παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σε διάφορους τομείς, όπως:
Επιστήμη
Τα GAN μπορούν να παρέχουν έναν ακριβή και ταχύτερο τρόπο μοντελοποίησης σχηματισμού πίδακα υψηλής ενέργειας και διεξαγωγής πειραμάτων φυσικής. Αυτά τα δίκτυα μπορούν επίσης να εκπαιδευτούν για την εκτίμηση των σημείων συμφόρησης στην εκτέλεση προσομοιώσεων για τη σωματιδιακή φυσική που καταναλώνουν βαρείς πόρους.
Τα GAN μπορούν να επιταχύνουν την προσομοίωση και να βελτιώσουν την πιστότητα της προσομοίωσης. Επιπλέον, τα GAN μπορούν να βοηθήσουν στη μελέτη της σκοτεινής ύλης προσομοιώνοντας βαρυτικούς φακούς και ενισχύοντας τις αστρονομικές εικόνες.
Βιντεοπαιχνίδια
Ο κόσμος των βιντεοπαιχνιδιών έχει επίσης αξιοποιήσει τα GAN για να αναβαθμίσουν δισδιάστατα δεδομένα χαμηλής ανάλυσης που χρησιμοποιούνται σε παλαιότερα βιντεοπαιχνίδια. Θα σας βοηθήσει να αναδημιουργήσετε τέτοια δεδομένα σε 4k ή και υψηλότερες αναλύσεις μέσω της εκπαίδευσης εικόνων. Στη συνέχεια, μπορείτε να κάνετε μείωση δειγματοληψίας των δεδομένων ή των εικόνων για να τα κάνετε κατάλληλα για την πραγματική ανάλυση του βιντεοπαιχνιδιού.
Παρέχετε κατάλληλη εκπαίδευση στα μοντέλα GAN σας. Μπορούν να προσφέρουν πιο ευκρινείς και καθαρότερες εικόνες 2D εντυπωσιακής ποιότητας σε σύγκριση με τα εγγενή δεδομένα, διατηρώντας παράλληλα τις λεπτομέρειες της πραγματικής εικόνας, όπως τα χρώματα.
Τα βιντεοπαιχνίδια που έχουν αξιοποιήσει τα GAN περιλαμβάνουν το Resident Evil Remake, το Final Fantasy VIII και IX και πολλά άλλα.
Τέχνη και μόδα
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα GAN για να δημιουργήσετε τέχνη, όπως τη δημιουργία εικόνων ατόμων που δεν υπήρξαν ποτέ, φωτογραφίες σε ζωγραφική, την παραγωγή εικόνων εξωπραγματικών μοντέλων μόδας και πολλά άλλα. Χρησιμοποιείται επίσης σε σχέδια που δημιουργούν εικονικές σκιές και σκίτσα.
Διαφήμιση
Η χρήση GAN για τη δημιουργία και την παραγωγή των διαφημίσεών σας θα εξοικονομήσει χρόνο και πόρους. Όπως φαίνεται παραπάνω, εάν θέλετε να πουλήσετε τα κοσμήματά σας, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα φανταστικό μοντέλο που μοιάζει με πραγματικό άνθρωπο με τη βοήθεια του GAN.
Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να κάνετε το μοντέλο να φορέσει τα κοσμήματά σας και να τα παρουσιάσετε στους πελάτες σας. Θα σας γλιτώσει από το να προσλάβετε ένα μοντέλο και να το πληρώσετε. Μπορείτε να εξαλείψετε ακόμη και τα επιπλέον έξοδα όπως η πληρωμή για τη μεταφορά, η ενοικίαση ενός στούντιο, η τακτοποίηση φωτογράφων, καλλιτεχνών μακιγιάζ κ.λπ.
Αυτό θα βοηθήσει σημαντικά αν είστε μια αναπτυσσόμενη επιχείρηση και δεν έχετε την οικονομική δυνατότητα να προσλάβετε ένα μοντέλο ή να στεγάσετε μια υποδομή για γυρίσματα διαφημίσεων.
Σύνθεση ήχου
Μπορείτε να δημιουργήσετε αρχεία ήχου από ένα σύνολο κλιπ ήχου με τη βοήθεια GAN. Αυτό είναι επίσης γνωστό ως παραγωγικός ήχος. Μην το συγχέετε με το Amazon Alexa, το Apple Siri ή άλλες φωνές τεχνητής νοημοσύνης όπου τα φωνητικά κομμάτια είναι καλά ραμμένα και παράγονται κατά παραγγελία.
Αντίθετα, ο παραγωγικός ήχος χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για να μελετήσει τις στατιστικές ιδιότητες μιας πηγής ήχου. Στη συνέχεια, αναπαράγει απευθείας αυτές τις ιδιότητες σε ένα δεδομένο πλαίσιο. Εδώ, η μοντελοποίηση αντιπροσωπεύει τον τρόπο με τον οποίο αλλάζει η ομιλία μετά από κάθε χιλιοστό του δευτερολέπτου.
Εκμάθηση μεταφοράς
Οι προηγμένες μελέτες εκμάθησης μεταφοράς χρησιμοποιούν GAN για την ευθυγράμμιση των πιο πρόσφατων χώρων χαρακτηριστικών, όπως η βαθιά ενισχυτική μάθηση. Για αυτό, οι ενσωματώσεις της πηγής και η στοχευμένη εργασία τροφοδοτούνται στον υπεύθυνο διάκρισης για να καθορίσει το πλαίσιο. Στη συνέχεια, το αποτέλεσμα διαδίδεται ξανά μέσω του κωδικοποιητή. Με αυτόν τον τρόπο, το μοντέλο συνεχίζει να μαθαίνει.
Άλλες εφαρμογές των GAN περιλαμβάνουν:
- Διάγνωση ολικής ή μερικής απώλειας όρασης με ανίχνευση γλαυκωματικών εικόνων
- Οραματιστείτε το βιομηχανικό σχέδιο, την εσωτερική διακόσμηση, τα είδη ένδυσης, τα παπούτσια, τις τσάντες και άλλα
- ανακατασκευή ιατροδικαστικών χαρακτηριστικών του προσώπου ενός άρρωστου ατόμου
- δημιουργήστε τρισδιάστατα μοντέλα ενός αντικειμένου από μια εικόνα, δημιουργήστε νέα αντικείμενα ως τρισδιάστατο νέφος σημείων, μοντελοποιήστε μοτίβα κίνησης σε βίντεο
- Παρουσιάστε την εμφάνιση ενός ατόμου που αλλάζει ηλικία
- Αύξηση δεδομένων όπως η ενίσχυση του ταξινομητή DNN
- Ζωγραφίστε ένα χαρακτηριστικό που λείπει σε έναν χάρτη, βελτιώστε τις προβολές στους δρόμους, μεταφέρετε στυλ χαρτογράφησης και πολλά άλλα
- Δημιουργήστε εικόνες, αντικαταστήστε ένα σύστημα αναζήτησης εικόνων κ.λπ.
- Δημιουργήστε εισόδους ελέγχου σε ένα μη γραμμικό δυναμικό σύστημα χρησιμοποιώντας μια παραλλαγή GAN
- Αναλύστε τις επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής σε ένα σπίτι
- Δημιουργήστε το πρόσωπο ενός ατόμου λαμβάνοντας τη φωνή του ως είσοδο
- Δημιουργήστε νέα μόρια για διάφορους πρωτεϊνικούς στόχους στον καρκίνο, την ίνωση και τη φλεγμονή
- Κινούμενη εικόνα gif από μια κανονική εικόνα
Υπάρχουν πολλές περισσότερες εφαρμογές των GAN σε διάφορους τομείς και η χρήση τους επεκτείνεται. Ωστόσο, υπάρχουν πολλές περιπτώσεις κακής χρήσης του. Οι ανθρώπινες εικόνες που βασίζονται στο GAN έχουν χρησιμοποιηθεί για κακές περιπτώσεις χρήσης, όπως η παραγωγή πλαστών βίντεο και εικόνων.
Τα GAN μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ρεαλιστικών φωτογραφιών και προφίλ ανθρώπων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης που δεν έχουν υπάρξει ποτέ στη γη. Άλλες σχετικές καταχρήσεις των GNA είναι η δημιουργία ψεύτικης πορνογραφίας χωρίς τη συναίνεση από επιλεγμένα άτομα, η διανομή πλαστών βίντεο πολιτικών υποψηφίων κ.λπ.
Παρόλο που τα GNA μπορούν να είναι όφελος σε πολλούς τομείς, η κακή χρήση τους μπορεί επίσης να είναι καταστροφική. Ως εκ τούτου, πρέπει να εφαρμόζονται οι κατάλληλες οδηγίες για τη χρήση του.
συμπέρασμα
Τα GAN είναι ένα αξιοσημείωτο παράδειγμα σύγχρονης τεχνολογίας. Παρέχει έναν μοναδικό και καλύτερο τρόπο δημιουργίας δεδομένων και βοήθειας σε λειτουργίες όπως η οπτική διάγνωση, η σύνθεση εικόνων, η έρευνα, η αύξηση δεδομένων, οι τέχνες και η επιστήμη και πολλά άλλα.
Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρουν οι πλατφόρμες μηχανικής εκμάθησης χαμηλού κώδικα και χωρίς κώδικα για τη δημιουργία καινοτόμων εφαρμογών.