Что такое машинное обучение GAN и каковы его преимущества?

12 августа 2021 г.

Машинное обучение стало одним из самых важных инструментов в науке о данных, а обучение GAN — одной из новейших областей машинного обучения. Если вы профессионал в области обработки данных, вам может быть полезно понять машинное обучение GAN и его преимущества. В этой статье мы рассмотрим, что такое машинное обучение GAN и как оно работает, объясним различные приложения обучения GAN, опишем его преимущества и приведем примеры, которые помогут вам понять, как машинное обучение GAN может улучшить ваши операции по обработке данных.

Что такое машинное обучение GAN?

GAN расшифровывается как генеративно-состязательная сеть. GAN — это генеративные модели, что означает, что они могут создавать синтетические точки данных, которые имитируют набор обучающих данных. Они часто используются для создания реалистичных изображений, перевода текста в изображения, повышения детализации изображений или перевода изображений в различные форматы.

Как работает машинное обучение GAN?

Архитектуры GAN состоят из двух конкурирующих нейронных сетей, называемых генератором и дискриминатором. Эти два алгоритма конкурируют друг с другом и создают свои собственные обучающие данные, чтобы увеличить возможности друг друга. Вот роли, которые обе нейронные сети играют в архитектуре GAN:

Генератор

Первая нейронная сеть — это генератор или генеративная модель. При создании генератора инженеры часто выбирают желаемый результат и создают обучающий набор данных, имитирующий его распределение. Затем они могут рандомизировать данные и ввести их в генератор.

Генеративная модель берет рандомизированные данные и преобразует их в точки данных, которые имитируют распределение тестовых данных. Как только генератор получает базовую компетенцию, данные передаются во вторую модель, где они сравниваются с тестовыми данными. Цель генеративной модели — создать набор данных, который дискриминантная модель не сможет отличить от оригинала.

Дискриминатор

Целью дискриминатора является классификация входящих данных. Они анализируют объекты в экземплярах данных, чтобы решить, принадлежат ли они к определенной категории. Большинство дискриминационных алгоритмов имеют дело только с бинарным выбором, а это означает, что они дают ответ «да» или «нет» на то, соответствует ли точка данных определенной категории.

В модели GAN дискриминационный алгоритм сравнивает тестовые данные с входными данными генеративного алгоритма, чтобы определить, принадлежат ли новые данные к исходному набору данных. Эта конкуренция между двумя алгоритмами позволяет генеративной модели все более и более точно имитировать обучающие данные, в то время как дискриминатор лучше различает новые данные и исходные обучающие данные. Это позволяет модели научиться имитировать распределение данных, часто с большой точностью.

Приложения машинного обучения GAN

Вот некоторые из приложений машинного обучения GAN:

Текст к изображению

Обучение GAN иногда используется для создания осмысленных изображений на основе текстовых описаний. Описания часто должны быть предельно конкретными, чтобы создать понятный образ. Этот процесс может быть полезен при создании комиксов и анимации, в которых GAN может создавать серию связанных изображений, передающих текстовое значение.

Изображение к изображению

Другое название этой архитектуры GAN — CycleGAN. Он может отображать отношения между различными изображениями и изменять изображения на основе созданных им карт. Он может переводить художественные образы в реалистичные образы, изменять возраст человека на фотографии или создавать зимний вариант летнего образа.

Электронная коммерция и дизайн

Обучение GAN может помочь производителям, дизайнерам и платформам электронной коммерции разрабатывать новые продукты. Он может использовать отзывы клиентов и отзывы о продукте для разработки аналогичных продуктов, которые соответствуют потребительскому спросу. Этот подход может быть особенно полезен при разработке продуктов с цифровым дизайном.

Генерация изображения

Машинное обучение GAN может создавать изображения очень высокого разрешения на основе анализа фотографий, и другое название этого приложения — StyleGAN. Одним из наиболее распространенных применений StyleGAN является создание чрезвычайно реалистичных синтетических фотографий человеческого лица. Архитектура GAN делает это, изучая человеческие черты из входных данных и объединяя их для создания образов людей, которых не существует.

Изображение в живописи

В этом приложении архитектура GAN может научиться исправлять изображения и удалять ненужные элементы. Это может помочь восстановить фотографии, устраняя повреждения, заполняя недостающие части и удаляя царапины и другие нежелательные следы. Он также может добавлять детали, добавляя недостающие пиксели к простым изображениям, что может сделать их более реалистичными.

Преимущества машинного обучения GAN

GAN может обеспечить несколько преимуществ по сравнению со старыми типами машинного обучения. Вот несколько примеров этих преимуществ:

• Работает с небольшим контролем: одно из самых больших преимуществ GAN заключается в том, что после первоначального ввода он продолжает тренироваться, создавая свои собственные обучающие данные.

• Увеличивает производство данных: благодаря своей способности автономно имитировать распределение данных, GAN может очень эффективно создавать очень специфические наборы данных. Он часто может заменить часы человеческого труда.

• Улучшает экземпляры данных: GAN может улучшить качество данных, сравнивая их с аналогичными экземплярами и внося исправления.

• Снижает затраты: GAN часто может заменить рабочие часы со стороны сотрудников, что может помочь снизить затраты на рабочую силу.

Примеры машинного обучения GAN

Обучение GAN находит применение во все большем числе областей, и некоторые примеры из реальной жизни могут помочь вам понять роль, которую оно играет. Вот несколько примеров того, что может сделать обучение GAN:

• Заполните изображения из контуров

• Создание реалистичных изображений на основе текстовых описаний

• Разрабатывать реалистичные изображения прототипов продуктов

• Раскрашивайте черно-белые фотографии или конвертируйте цветные фотографии в оттенки серого.

• Восстановить поврежденные изображения

• Возраст фотографии человека

• Создавайте реалистичные фотографии

• Превратите фотографии в смайлики

• Редактируйте или смешивайте фотографии

• Прогнозировать движения для анимации

• Создание мультяшных персонажей

• Создавайте оригинальные произведения искусства

• Превратить летнюю сцену в зимнюю

• Превратите дневную сцену в ночную

• Добавляйте детали на карты

• Создавайте фронтальные фотографии лица из угловых фотографий

• Меняйте позы и выражения лиц людей на фотографиях