Нейронные сети стали более популярными в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. Он может генерировать синтетические точки данных помимо классической классификации данных и приложений регрессии.

Генеративно-состязательные сети (GAN) – это тип нейронной сети в машинном обучении, который впервые был представлен в 2014 году. GAN — это мощный инструмент для создания синтетических данных, который можно использовать в самых разных приложениях. GAN основаны на идее двух нейронных сетей, которые обучаются вместе в процессе, называемом состязательным обучением.

GAN состоит из двух основных нейронных сетей.

1. Сеть генератора. Сеть генератора создает синтетические данные, которые имитируют характеристики реальных данных. Сеть генератора использует случайный ввод для создания реалистичных точек данных, таких как изображения, аудио, текст и т. д.

2. Сеть дискриминатора. Сеть дискриминатора оценивает подлинность данных, сгенерированных сетью-генератором. Сеть дискриминатора принимает сгенерированные данные в качестве входных данных и пытается отличить их от реальных данных.

Основная идея GAN состоит в том, чтобы научить сеть генератора и дискриминатора конкурировать друг с другом. Генератор генерирует синтетические данные, а дискриминатор оценивает подлинность сгенерированных данных. Генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается избежать обмана. Генератор со временем улучшает свою производительность и начинает генерировать реалистичные данные, которые дискриминатор не может отличить, поддельные они или настоящие. В конце игры генератор начинает обманывать дискриминатор.

Этот метод обучения называется состязательным обучением. т. е. две сети — генератор и дискриминатор — обучаются вместе на конкурентной основе. Цель состоит в том, чтобы сеть-генератор генерировала данные настолько реалистично, чтобы сеть-дискриминатор не могла отличить их от реальных данных. Генератор обучается, пока дискриминатор простаивает, а дискриминатор обучается, пока генератор простаивает.

Обратное распространение — это процесс настройки весов нейронной сети, чтобы минимизировать разницу между сгенерированными данными и реальными данными. Он включает в себя вычисление градиента функции ошибки по отношению к весам и использование этого градиента для корректировки весов в направлении, которое минимизирует ошибку.

GAN имеют широкий спектр приложений в различных областях.

Синтез изображений и видео. GAN может создавать реалистичные изображения и видео, которые выглядят так, как будто их сняла камера. GAN обучается на основе обширного набора данных изображений. Затем сеть генератора изучает важные общие черты и структуры изображений и может генерировать поддельные изображения с изученными характеристиками и характеристиками.

Создавайте изображения с высоким разрешением.GAN можно использовать для увеличения разрешения изображений. Для этого изображение с низким разрешением сначала подается в генератор, который затем выводит версию того же изображения с высоким разрешением. Итеративно обучая GAN на парах изображений с низким и высоким разрешением, генератор может научиться создавать высококачественные изображения с высоким разрешением, которые очень похожи на исходные изображения с низким разрешением.

GAN можно применять для восстановления старых и поврежденных фотографий. Восстановленные изображения можно дополнительно улучшить с помощью методов постобработки, таких как повышение резкости и цветокоррекция, для улучшения качества.

Заключение

GAN — это увлекательная технология, которая может изменить наш подход ко многим проблемам в различных областях.

Ресурсы

  1. https://image-net.org/
  2. https://this-person-does-not-exist.com/ru
  3. https://www.uber.com/blog/generative-teaching-networks/
  4. https://ai-scholar.tech/en/articles/gan/face_restoration
  5. https://www.kaggle.com/code/balraj98/single-image-super-resolution-gan-srgan-pytorch
  6. https://arxiv.org/abs/1406.2661
  7. https://arxiv.org/abs/1609.04802
  8. https://arxiv.org/abs/1803.01229