Список приложений генеративно-состязательных сетей

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип архитектуры глубокого обучения, который в последние годы привлек к себе значительное внимание благодаря своей способности генерировать высокореалистичные синтетические данные и которые трудно отличить от реальных данных.

GAN применяются во многих приложениях, включая генерацию изображений, прогнозирование видео и генерацию 3D-объектов. От рисования фотографий до перевода одежды — GAN решают различные проблемы и открывают новые возможности во многих отраслях. В этой статье будут перечислены некоторые из наиболее популярных и эффективных применений GAN в различных областях.

Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN)?

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это форма алгоритма глубокого обучения, которая позволяет компьютерам генерировать новые искусственные данные на основе существующих наборов данных. Впервые они были представлены в 2014 году Яном Гудфеллоу, ученым-компьютерщиком и научным сотрудником Google Brain.

GAN состоит из двух нейронных сетей: одна генерирует изображения и различает настоящие и поддельные фотографии. Задача дискриминатора — определить, являются ли сгенерированные изображения реальными или поддельными.

Если он определяет, что изображение поддельное, он отправляет обратную связь генератору, чтобы тот мог скорректировать выходные данные для лучшего соответствия реальным данным. Этот процесс продолжается до тех пор, пока дискриминатор не сможет отличить настоящее от подделки — и в этот момент генератор достигает оптимального уровня производительности.

Как работают генеративно-состязательные сети?

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип алгоритма машинного обучения. Они состоят из двух моделей, которые работают вместе, чтобы научиться генерировать новые данные, такие как изображения или звуки.

Одна модель, называемая генератором, пытается создать новые данные на основе набора обучающих данных. Другая модель, называемая дискриминатором, пытается различать настоящие и поддельные данные, предсказывая, являются ли сгенерированные данные реальными или поддельными. Задача дискриминатора — улучшить распознавание поддельных изображений.

Генератор учится создавать более качественные фальшивые изображения, пробуя различные комбинации параметров во время обучения. Он постепенно улучшает свои результаты с течением времени, пока не будет давать реалистично выглядящие результаты, которые дискриминатор больше не сможет отличить от реальных данных! Он использует подлинные изображения в качестве примеров для процесса создания.

Внедрение ГАН

Внедрение генеративно-состязательных сетей (GAN) — одно из наиболее важных разработок в области глубокого обучения. Это основополагающая технология, которую вы можете использовать для обучения сетей выполнять самые разные задачи: от создания 3D-моделей из 2D-изображений до генерации изображений на основе текстовых описаний. GAN также несут главную ответственность за недавний взрыв искусства, созданного искусственным интеллектом, который покорил мир.

GAN используют две концепции глубокого обучения: состязательное обучение и градиентный спуск с обратным распространением ошибки.

Состязательное обучение относится к идее, что две нейронные сети могут научиться конкурировать друг с другом — одна сеть действует как противник, который пытается обмануть другую сеть, заставив ее думать, что это настоящие данные. Напротив, другая сеть пытается различать настоящие и фальшивые данные.

Градиентный спуск с обратным распространением ошибки относится к корректировке весов для минимизации ошибок, что и делает эта система, когда учится различать поддельные и точные данные.

Генеративно-состязательные сетевые структуры

Несколько платформ предоставляют инструменты и библиотеки для внедрения и обучения GAN, в том числе:

1. TensorFlow: TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он предоставляет различные инструменты и библиотеки для реализации и обучения GAN, включая tf.keras.layers. Вы можете использовать уровень GAN для построения модели GAN всего за несколько строк кода.
2. PyTorch: PyTorch — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Он предоставляет инструменты и библиотеки для реализации и обучения GAN, включая класс torch.nn.Module, который можно использовать для создания пользовательских моделей GAN.
3. Keras: Keras — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет высокоуровневый API для создания и обучения моделей глубокого обучения. Он включает класс GAN, который может быстро создавать и обучать GAN.
4. Chainer: Chainer — это платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Preferred Networks. Он предоставляет инструменты и библиотеки для реализации и обучения GAN, включая классы Chainer.links.model.Generator и Chainer.links.model.Discriminator, которые можно использовать для создания пользовательских моделей GAN.
5. GANLab: GANLab — это веб-инструмент, который позволяет пользователям экспериментировать с GAN в визуальной интерактивной среде. Он предоставляет простой интерфейс с возможностью перетаскивания для создания и обучения GAN без необходимости писать какой-либо код.

Лучшие приложения генеративно-состязательных сетей

Создайте примеры для наборов данных изображений

GAN можно использовать для создания новых примеров наборов данных изображений в различных областях, таких как медицинские изображения, спутниковые изображения и обработка естественного языка. Генерируя синтетические данные, исследователи могут дополнять существующие наборы данных и повышать производительность моделей машинного обучения.

Создание фотографий человеческих лиц

GAN могут генерировать реалистичные фотографии человеческих лиц, в том числе изображения людей, не существующих в реальном мире. Вы можете использовать эти визуализированные изображения для различных целей, например для создания аватаров для онлайн-игр или профилей в социальных сетях.

Создавайте реалистичные фотографии

GAN могут создавать реалистичные фотографии различных объектов и сцен, включая пейзажи, животных и архитектуру. Эти визуализированные изображения можно использовать для дополнения существующих наборов данных изображений или для создания совершенно новых наборов данных.

Создание персонажей мультфильмов

GAN можно использовать для создания персонажей мультфильмов, похожих на героев популярных фильмов или телешоу. Эти разработанные персонажи могут создавать новый контент или настраивать существующих персонажей в играх и других приложениях.

Перевод изображения в изображение

GAN могут переводить изображения из одного домена в другой, например, конвертировать фотографию реальной сцены в штриховой рисунок или картину. Вы можете создавать новый контент или преобразовывать существующие изображения различными способами.

Перевод текста в изображение

GAN можно использовать для создания изображений на основе заданного текстового описания. Вы можете использовать его для создания визуальных представлений концепций или создания изображений для задач машинного обучения.

Семантический перевод изображения в фотографию

GAN могут переводить изображения из семантического представления (например, карты меток или карты сегментации) в реалистичную фотографию. Вы можете использовать его для генерации синтетических данных для обучения моделей машинного обучения или для более практической визуализации концепций.

Создание фронтального вида лица

GAN могут генерировать фронтальные виды лиц на основе изображений, на которых лицо показано под углом. Вы можете использовать его для улучшения производительности алгоритмов распознавания лиц или синтезирования изображений для использования в других приложениях.

Создавайте новые человеческие позы

GAN могут генерировать изображения людей в новых позах, например, которые людям трудно или невозможно достичь. Его можно использовать для создания нового контента или для расширения существующих наборов данных изображений.

Фотографии в Emojis

GAN можно использовать для преобразования фотографий людей в смайлы, создавая более персонализированную и выразительную форму общения.

Редактирование фотографий

GAN можно использовать для редактирования фотографий различными способами, например, для изменения фона, добавления или удаления объектов или изменения внешнего вида людей или животных на изображении.

Старение лица

GAN можно использовать для создания изображений людей разного возраста, позволяя пользователям визуализировать, как они могли бы выглядеть в будущем, или увидеть, как они могли бы выглядеть в прошлом.

Смешивание фотографий

GAN могут объединять две или более фотографий, создавая новое изображение, сочетающее в себе элементы исходных изображений.

Супер разрешение

GAN могут повысить разрешение изображений, позволяя пользователям создавать более качественные версии изображений с низким разрешением.

Фотообои

GAN могут заполнять недостающие или поврежденные части фотографий, создавая более полное и визуально привлекательное изображение.

Перевод одежды

Перевод одежды — это преобразование образа одежды из одного стиля или дизайна в другой. GAN использовались для разработки систем, которые могут переводить изображения одежды из одного типа в другой, например, изменять цвет или рисунок рубашки или платья.

Видео прогноз

Прогнозирование видео — это создание будущих кадров видео на основе заданной последовательности прошлых кадров. GAN использовались для разработки систем, которые могут генерировать реалистичные высококачественные видеокадры, которые точно предсказывают будущее развитие сцены.

Генерация 3D-объектов

Генерация 3D-объектов создает 3D-модели объектов или сцен из 2D-изображений или других данных. GAN использовались для разработки систем, которые могут создавать реалистичные, высококачественные 3D-модели объектов и условий, таких как здания, автомобили и люди. Вы можете использовать эти системы для различных приложений, таких как виртуальная реальность, видеоигры и компьютерное проектирование.

Будьте впереди технологической игры с нашей программой профессиональных сертификатов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в партнерстве с Purdue и в сотрудничестве с IBM. Узнайте больше!

Заключение

Хотите стать экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения?

ИИ — это будущее вычислений, меняющее все, что мы работаем, играем и живем. Хотите ли вы присоединиться к революции в качестве разработчика или просто узнать о ней больше, чтобы понять, что происходит вокруг вас, программа последипломного образования Simplilearn в области искусственного интеллекта и машинного обучения поможет вам.

Партнерство IBM с Калифорнийским технологическим институтом предлагает уникальный доступ к лучшим умам в области искусственного интеллекта и машинного обучения. С помощью этой программы вы сможете учиться у преподавателей Калифорнийского технологического института и экспертов IBM в различных форматах, от мастер-классов до хакатонов, а также получить практический опыт создания приложений на базе искусственного интеллекта.

С другой стороны, погрузитесь в наши передовые программы GenAI и освойте самые востребованные концепции, включая генеративный искусственный интеллект, оперативное проектирование, GPT и многое другое. Исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня, чтобы оставаться впереди в постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта!

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы применения генеративно-состязательных сетей?

Генеративно-состязательные сети — это новый инструмент для создания и обучения алгоритмов машинного обучения. GAN находят применение во многих отраслях, в том числе:

• Распознавание изображений и видео
• Перевод
• Синтез речи
• Классификация текста

2. Каковы применения генеративных моделей?

Генеративные модели — это набор алгоритмов, которые генерируют данные, обычно в форме текста или изображений. Их можно использовать для создания нового контента, например машинной поэзии или фейковых новостей, или для моделирования базовой структуры существующих данных.

Генеративные модели применяются во многих областях, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и робототехнику.

3. Используются ли GAN в компьютерном зрении?

Да. GAN используются в компьютерном зрении.

GAN используются для создания новых изображений из существующих, что полезно для обработки видео, редактирования фотографий и других областей компьютерного зрения.

4. Используются ли ГАН в промышленности?

Да. GAN используются в различных отраслях, в том числе:

• исследования искусственного интеллекта
• Компьютерное зрение
• Игровой дизайн
• Финансы и торговля
• Лекарство

5. Каковы 4 применения ИИ?

Четыре применения ИИ:

• Искусственный интеллект, то есть способность имитировать человеческий интеллект в машине.
• Экспертные системы — машины, которые учатся на своем опыте и принимают решения на основе полученных знаний.
• Робототехника, то есть использование компьютеров для управления машинами, которые могут передвигаться в реальном мире.
• Обработка естественного языка, то есть использование компьютеров для понимания человеческой речи и языка.

6. Почему GAN лучше, чем CNN?

GAN лучше, чем CNN, потому что они могут:

• Изучите многомерное представление данных, позволяющее создавать более сложные и точные модели.
• Обучайтесь с нуля без необходимости предварительно размеченных наборов данных, которые часто требуются в других алгоритмах машинного обучения.