Поклонники в восторге по целому ряду причин, включая тот факт, что GAN были первыми генеративными алгоритмами, давшими убедительно хорошие результаты, а также тот факт, что они открыли множество новых направлений исследований. За последние несколько лет GAN считаются наиболее выдающимися исследованиями в области машинного обучения, и с тех пор GAN произвели революцию в концепциях глубокого обучения, что привело к некоторым крупным технологическим прорывам в истории искусственного интеллекта.
Generative Adversarial Network
Generative Adversarial Network (GAN) — это мощный класс нейронных сетей, которые используются для обучения без учителя. В основном он состоит из системы двух конкурирующих моделей нейронных сетей, которые конкурируют друг с другом и способны анализировать, захватывать и копировать вариации в наборе данных.
Особенность Generative Adversarial Network
- Первой и самой важной особенностью GAN является их обучающая природа, которая заключается в том, что они предпочитают следовать мощному неконтролируемому обучению, поэтому им не требуются помеченные данные. Это делает GAN очень мощными и простыми для понимания, поскольку устраняется утомительная задача маркировки и аннотирования данных.
- Во-вторых, они предложили генеративную модель, которая в сочетании с состязательной сетью может создавать высококачественные естественные изображения, которые постепенно увеличиваются, чтобы генерировать все более и более реалистичные данные. Эта структура может не только производить синтетические данные очень высокого качества, но также может использоваться для улучшения пикселей на фотографиях, создания изображений из входного текста, преобразования изображений из одного домена в другой, изменения внешнего вида изображения лица и многих других. другие вещи.
- В-третьих, предположим, что у вас недостаточно данных для решения проблемы, над которой вы работаете; в этом случае вы можете использовать враждебные сети для «генерирования» большего количества данных вместо того, чтобы прибегать к таким уловкам, как увеличение данных; мало того, многие задачи требуют реалистичной генерации образцов из некоторого дистрибутива, и GAN оказались очень полезными в таких случаях.
- Когда нам нужно выполнить несколько задач, один вход может иметь тесную связь со многими альтернативными правильными выходами, каждый из которых является приемлемым. Большинство генеративных моделей и, в частности, GAN позволяют машинному обучению работать с мультимодальными выходными данными.
- Еще одна причина популярности GAN — сила состязательного обучения, которое дает значительно более четкие и дискретные результаты, чем туманные средние значения MSE. Это привело к многочисленным применениям GAN, в том числе GAN со сверхвысоким разрешением, которые превосходят MSE и несколько других функций потерь в тренде.
- И последнее, но не менее важное: бесконечные исследования, посвященные GAN, настолько увлекательны, что привлекли внимание всех остальных отраслей. В результате мы станем свидетелями нескольких ключевых технологических достижений в истории GAN, которые сделали их известными.
Может ли GAN стать будущим?
GAN со временем совершенствуются, и, несмотря на все проблемы, возникшие в результате исследований за последнее десятилетие, GAN генерирует контент, который становится все труднее отличить от реального контента. При сравнении генерации изображений в 2014 году с сегодняшним днем не ожидалось, что качество улучшится настолько сильно, и если прогресс в этом направлении продолжится, GAN останутся очень важным исследовательским проектом в будущем, если предположить, что GAN будут приняты.
Мы не знаем, «что GAN могут сделать для нас», потому что мы все еще говорим о том, «что мы можем сделать для GAN», чтобы сделать их более стабильными, но будущее GAN представляется человечеству светлым, и мы можем увидеть, как машины генерировал код, музыку, видео и даже эссе и блоги в кратчайшие сроки. Однако я могу заверить вас, что этот пост в блоге не был написан GAN (или был?).
Приложения ГАНС
- GAN используются многими учеными и исследователями из известных учреждений и лабораторий для разработки лекарств от рака, дерматологических заболеваний, фиброза, болезни Паркинсона, Альцгеймера, БАС, диабета, саркопении и старения.
- Одно особенно интересное применение будет в стоматологическом отделении, где считается, что исследователи используют GAN для изготовления зубных коронок, что ускорит весь процесс для пациента, поскольку процедура, которая раньше занимала недели, теперь может быть выполнена с высокой точностью в всего несколько часов.
- GAN также используются для улучшения сцен дополненной реальности (AR) в определенных условиях, например, для заполнения отсутствующих карт окружающей среды путем изучения статистической структуры мира с использованием творческих возможностей GAN. Другие варианты использования GAN, связанные с AR, которые включают текстурирование среды, такие как включение, освещение и отражения, также обрабатываются.
- Еще одно приложение, в котором GAN продемонстрируют свою ценность, — это создание обучающих данных для режимов с малым объемом данных. Например, исследовательская группа в Apple продемонстрировала, что вы можете передать большое количество немаркированных данных в рафинер на основе GAN, который затем можно обучить генерировать более реалистичные обучающие данные с учетом некоторых синтетических данных с базовой маркировкой, и этот метод может уменьшить стоимость создания контролируемых наборов данных и помощь в решении различных задач машинного обучения.
- Есть много интересных исследовательских тем, связанных с GAN, таких как улучшение распутывания, применение контрастного обучения и обучение более стабильных GAN, которые еще предстоит решить с помощью различных инструментов построения, которые позволяют практикам и исследователям быстро перейти от проверки. концепции для реальных приложений, вдохновляя на более творческое использование GAN в будущем.
- Дифференциальные частные GAN представляют собой серьезную проблему для изучения с точки зрения конфиденциальности данных, и существует много перспектив для обучения более эффективных моделей для быстрого рендеринга данных и поддержки мультимодальных типов данных, как в случае с такими сложными ситуациями, как самоуправляемые автомобили.
