מה זה רשת יריבה גנרטיבית?

רשת יריבה גנרית (GAN) היא סוג של מודל למידת מכונה המשמש ליצירת נתונים מזויפים הדומים לנתונים אמיתיים.

מאז הקמתה בשנת 2014 עם המאמר 'רשתות יריבה גנריות' של איאן גודפלו, ההתקדמות עם GANs התפוצצה והובילה לפלט מציאותי יותר ויותר הדומה למערך הנתונים של האימון.

לרשתות GAN יש מספר יישומים בתעשיות שונות. כיום הן משמשות ליצירת כל מיני סוגי תוכן, כולל טקסט, תמונות, אודיו ואפילו וידאו. הן יכולות לעשות זאת באמצעות הנחיות מבוססות טקסט, או על ידי שינוי תוכן קיים. ניתן לטעום חלק מיצירותיהם דרך פרויקטים כמו thispersondoesnotexist.com, אשר מייצר תמונות של פרצופים אנושיים אקראיים שאינם שייכות לאף אדם אמיתי.

בנוסף ליצירה, ניתן להשתמש ב-GAN גם לעריכת תמונות. הם יכולים, למשל, לעזור להמיר תמונה ברזולוציה נמוכה לתמונה ברזולוציה גבוהה או להוסיף צבע לתמונה בשחור-לבן.

"נושא גדול בבינה מלאכותית (AI) בימינו הוא נתונים סינתטיים, שהם נתונים מזויפים שניתן להשתמש בהם כדי לאמן מודלים של בינה מלאכותית כאשר אין מספיק נתונים אמיתיים", אומר סטפן ליכנאואר, סמנכ"ל הנדסה, SandboxAQ. הוא אומר שניתן להשתמש ב-GAN כדי ליצור קבוצת נתונים סינתטית הדומים לנתונים האמיתיים, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בה כדי לאמן מודל בינה מלאכותית אחר.

מרכיבים מרכזיים של GAN

GAN נקרא אדוורסרי מכיוון שהוא מאמן שתי רשתות עצביות שונות ומשווה אותן זו לזו ב-משחק סכום אפס. רשת אחת מייצרת נתונים חדשים על ידי לקיחת דגימת נתוני קלט ושינויה ככל האפשר. הרשת השנייה מנסה לחזות האם פלט הנתונים שנוצר שייך למערכת הנתונים המקורית.

שתי רשתות הנוירונים המרכיבות GAN מכונות מחולל ומבחין. בהתאם לשימוש בהן, אחת מהן מיושמת בדרך כלל כרשת נוירונים קונבולוציונית (CNN), והשנייה כרשת נוירונים דה-קונבולוציונית (DNN) הפועלת בתהליך הפוך כמו זה של CNN.

מחולל:רשת זו מקבלת קלט ומייצרת דגימות נתונים חדשות המנסות לחקות את נתוני האימון.

מחוללים פועלים ככוח היצירתי מאחורי ה-GAN. הוא מקבל אוסף אקראי של מספרים שאין להם משמעות בתחילה. באמצעות השכבות הפנימיות שלו, המחולל הופך זאת לנתונים הדומים לסוג הקלט שהוא קיבל. מאומן על. זה יכול להיות תמונה ריאליסטית, קטע מוזיקה, או אפילו קטע טקסט.

מומחים חושבים לעתים קרובות על המחולל כאמן מוכשר שמתנסה כל הזמן בשילובים שונים כדי ליצור משהו חדש.

מבחין:רשת זו מעריכה את דגימות הנתונים שנוצרו ומנבאת האם הן אמיתיות או מזויפות, בהתבסס על הדמיון שלהן לנתוני האימון.

רשת זו ממלאת תפקיד דומה לזה של מבקר בר-בחנה. היא מקבלת שני סוגי נתונים כקלט; האחד הוא דגימות הנתונים האמיתיות, כמו תמונות אמיתיות של ציפורים, והנתונים שנוצרו על ידי המחולל. תפקידו של המבחין הוא לנתח את שניהם ולקבוע האם הם אמיתיים או מזויפים.

אם המחולל הוא האמן, חשוב על המבחין כמומחה אמנות מנוסה, שבוחן כל פרט כדי להבחין בין יצירות אמיתיות לזיופים שנוצרו בחוכמה.

כיצד עובדים GANs?

לייכנאואר מסביר שהמחולל והמבחין מאומנים במקביל ושניהם משתפרים במעין מרוץ חימוש זה נגד זה.

המחולל מייצר דגימות, והמבחין מעריך אותן. המחולל מתאים את הפלט שלו כדי לייצר דגימות שסביר יותר שיטעו את המבחין, בעוד שהמבחין הופך מיומן יותר בהבחנה בין דגימות אמיתיות לסינתטיות.

"במסעו להטעות את המבחין, המחולל לומד מהר מאוד ליצור נתונים שקשה מאוד עבור אדם להבחין ביניהם מנתונים אמיתיים", אומר לייכנאואר.

בעוד שהמחולל מאומן לייצר נתונים כוזבים,רשת המבחינים לומדת להבחין בין הנתונים הסינתטיים של המחולל לבין הדוגמאות האמיתיות. אם המבחין יכול לזהות במהירות את הנתונים המזויפים שהמחולל מייצר, המחולל סובל מעונש.

היבט מכריע נוסף של רשתות GAN הוא טכניקה הנקראת הפצה לאחור. זהו התהליך שמניע את האופן שבו המחולל לומד מהמשוב של המבחין. הפצה לאחור מאפשרת למעשה לשגיאות שזוהו על ידי המבחין להתפשט אחורה דרך שכבות המחולל. בהתבסס על שגיאות אלו, המשקלים וההטיות ברשת המחולל מותאמים. זה בתורו עוזר למחולל לייצר נקודות נתונים מציאותיות יותר באיטרציה הבאה.

ככל שלולאת המשוב בין הרשתות האברסריות נמשכת, המחולל מתחיל לייצר פלט באיכות גבוהה ואמין יותר, והמבחין משתפר בסימון נתונים שנוצרו באופן מלאכותי.

תהליך האימון מסתיים ברגע שהמבחין כבר לא יכול לזהות נתונים מסונתזים.

סוגי GAN

GAN מגיעים בצורות רבות וניתן להשתמש בהם למשימות שונות, בהתבסס על האופן שבו המחולל והמבחין מקיימים אינטראקציה זה עם זה. GAN Vanilla הוא הצורה הפשוטה ביותר של GAN.

לאחר מכן יש את ה-GAN המותנה (cGAN). בהסבר השימוש בו, לייכנאואר אומר שאם אתם, למשל, רוצים ליצור מודל שיכול לייצר תמונות של חתולים, תוכלו להשתמש ב-GAN. באופן דומה, אם תרצו ליצור תמונות של כלבים, תוכלו להשתמש ב-GAN שני.

או שתוכלו ליצור מודל יחיד המסוגל לעשות את שניהם באמצעות cGAN, שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה בעת יצירת התמונה.

סוג נוסף של GAN שלייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תצלום לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GAN שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנוש. ישנם גם רשתות GAN שיכולות לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשות להפקת וידאו, וזיופים עמוקים בזדוניים.

• ריכזנו עבורכם את עורכי הווידאו הטובים ביותר בתחום הבינה המלאכותית.

היבט מכריע נוסף של רשתות GAN הוא טכניקה הנקראת "התפשטות לאחור". זהו התהליך שמפעיל את האופן שבו המחולל לומד מהמשוב של המבחין. התפשטות לאחור מאפשרת למעשה לשגיאות שזוהו על ידי המבחין להתפשט אחורה דרך שכבות המחולל. בהתבסס על שגיאות אלו, המשקלים וההטיות ברשת המחולל מותאמים. זה בתורו עוזר למחולל לייצר נקודות נתונים מציאותיות יותר באיטרציה הבאה.

ככל שלולאת המשוב בין הרשתות היריבות נמשכת, המחולל מתחיל לייצר פלט באיכות גבוהה ואמין יותר, והמבחין משתפר בסימון נתונים שנוצרו באופן מלאכותי.

תהליך האימון מסתיים ברגע שהמבחין כבר לא יכול לזהות נתונים מסונתזים.

סוגי GAN

רשתות GAN מגיעות בצורות רבות וניתן להשתמש בהן למשימות שונות, בהתבסס על האופן שבו המחולל והמבחין מקיימים אינטראקציה זה עם זה. GAN וניל הוא הצורה הפשוטה ביותר של GAN.

לאחר מכן, יש את ה-GAN המותנה (cGAN). כדי להסביר את השימוש בו, לייכנאואר אומר שאם, למשל, רוצים ליצור מודל שיכול לייצר תמונות של חתולים, אפשר להשתמש ב-GAN. באופן דומה, אם רוצים לייצר תמונות של כלבים, אפשר להשתמש ב-GAN שני.

או שיכול להיות מודל יחיד שיכול לעשות את שניהם באמצעות cGAN, שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה כשהוא יוצר את התמונה.

סוג נוסף של GAN שליייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תצלום לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GANs שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנושיות. ישנם גם GANs שיכולים לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשים להפקת וידאו, וזיופים עמוקים מרושעים.

• ריכזנו את עורכי הווידאו הטובים ביותר של בינה מלאכותית.

היבט מכריע נוסף של רשתות GAN הוא טכניקה הנקראת "התפשטות לאחור". זהו התהליך שמפעיל את האופן שבו המחולל לומד מהמשוב של המבחין. התפשטות לאחור מאפשרת למעשה לשגיאות שזוהו על ידי המבחין להתפשט אחורה דרך שכבות המחולל. בהתבסס על שגיאות אלו, המשקלים וההטיות ברשת המחולל מותאמים. זה בתורו עוזר למחולל לייצר נקודות נתונים מציאותיות יותר באיטרציה הבאה.

ככל שלולאת המשוב בין הרשתות היריבות נמשכת, המחולל מתחיל לייצר פלט באיכות גבוהה ואמין יותר, והמבחין משתפר בסימון נתונים שנוצרו באופן מלאכותי.

תהליך האימון מסתיים ברגע שהמבחין כבר לא יכול לזהות נתונים מסונתזים.

סוגי GAN

רשתות GAN מגיעות בצורות רבות וניתן להשתמש בהן למשימות שונות, בהתבסס על האופן שבו המחולל והמבחין מקיימים אינטראקציה זה עם זה. GAN וניל הוא הצורה הפשוטה ביותר של GAN.

לאחר מכן, יש את ה-GAN המותנה (cGAN). כדי להסביר את השימוש בו, לייכנאואר אומר שאם, למשל, רוצים ליצור מודל שיכול לייצר תמונות של חתולים, אפשר להשתמש ב-GAN. באופן דומה, אם רוצים לייצר תמונות של כלבים, אפשר להשתמש ב-GAN שני.

או שיכול להיות מודל יחיד שיכול לעשות את שניהם באמצעות cGAN, שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה כשהוא יוצר את התמונה.

סוג נוסף של GAN שליייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תצלום לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GANs שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנושיות. ישנם גם GANs שיכולים לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשים להפקת וידאו, וזיופים עמוקים מרושעים.

• ריכזנו את עורכי הווידאו הטובים ביותר של בינה מלאכותית.

ככל שלולאת המשוב בין הרשתות היריבות נמשכת, המחולל מתחיל לייצר פלט באיכות גבוהה ואמין יותר, והמבחין משתפר בסימון נתונים שנוצרו באופן מלאכותי.

תהליך האימון מסתיים ברגע שהמבחין כבר לא יכול לזהות נתונים מסונתזים.

סוגי GAN

GAN מגיעים בצורות רבות וניתן להשתמש בהם למשימות שונות, בהתבסס על האופן שבו המחולל והמבחין מקיימים אינטראקציה זה עם זה. GAN Vanilla הוא הצורה הפשוטה ביותר של GAN.

לאחר מכן יש את ה-GAN המותנה (cGAN). ליכנאואר מסביר את השימוש בו ואומר שאם, למשל, רוצים ליצור מודל שיכול לייצר תמונות של חתולים, אפשר להשתמש ב-GAN. באופן דומה, אם תרצו ליצור תמונות של כלבים, תוכלו להשתמש ב-GAN שני.

או שתוכלו ליצור מודל יחיד המסוגל לעשות את שניהם באמצעות cGAN, שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה בעת יצירת התמונה.

סוג נוסף של GAN שלייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תצלום לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GAN שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנוש. ישנם גם רשתות GAN שיכולות לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשות להפקת וידאו, וזיופים עמוקים בזדוניים.

• ריכזנו עבורכם את עורכי הווידאו הטובים ביותר בתחום הבינה המלאכותית.

ככל שלולאת המשוב בין הרשתות היריבות נמשכת, המחולל מתחיל לייצר פלט באיכות גבוהה ואמין יותר, והמבחין משתפר בסימון נתונים שנוצרו באופן מלאכותי.

תהליך האימון מסתיים ברגע שהמבחין כבר לא יכול לזהות נתונים מסונתזים.

סוגי GAN

GAN מגיעים בצורות רבות וניתן להשתמש בהם למשימות שונות, בהתבסס על האופן שבו המחולל והמבחין מקיימים אינטראקציה זה עם זה. GAN Vanilla הוא הצורה הפשוטה ביותר של GAN.

לאחר מכן יש את ה-GAN המותנה (cGAN). ליכנאואר מסביר את השימוש בו ואומר שאם, למשל, רוצים ליצור מודל שיכול לייצר תמונות של חתולים, אפשר להשתמש ב-GAN. באופן דומה, אם תרצו ליצור תמונות של כלבים, תוכלו להשתמש ב-GAN שני.

או שתוכלו ליצור מודל יחיד המסוגל לעשות את שניהם באמצעות cGAN, שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה בעת יצירת התמונה.

סוג נוסף של GAN שלייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תצלום לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GAN שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנוש. ישנם גם רשתות GAN שיכולות לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשות להפקת וידאו, וזיופים עמוקים בזדוניים.

• ריכזנו עבורכם את עורכי הווידאו הטובים ביותר בתחום הבינה המלאכותית.

שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה בעת יצירת התמונה.

סוג נוסף של GAN שלייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תמונה לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GANs שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנושיות. ישנם גם GANs שיכולים לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשים להפקת וידאו, וזיופים עמוקים מרושעים.

• ריכזנו את עורכי הווידאו הטובים ביותר של בינה מלאכותית.

שיכול לקבל תווית ("חתול" או "כלב") כחלק מהקלט ולהשתמש בה בעת יצירת התמונה.

סוג נוסף של GAN שלייכנאואר מדבר עליו הוא CycleGAN, שלומד כיצד לשנות סוג אחד של נתונים לאחר. הוא אומר ש-CycleGAN, למשל, עשוי ללמוד כיצד להפוך תמונה לציור עיפרון ולהיפך.

שני סוגים נוספים של GANs שימושיים ליצירת תמונות כוללים GANs קונבולוציוניים עמוקים המשתמשים ברשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה כדי ליצור תמונות, ו-GANs ברזולוציה גבוהה המתמקדים בשדרוג תמונות ברזולוציה נמוכה לרזולוציה גבוהה.

חוקרים יצרו גם סוגים שונים של ארכיטקטורות GAN כדי ליצור מוזיקה שלוכדת את המהות של קומפוזיציות דמויות אנושיות. ישנם גם GANs שיכולים לחקות תנועה והתנהגות אנושית ומשמשים להפקת וידאו, וזיופים עמוקים מרושעים.

• ריכזנו את עורכי הווידאו הטובים ביותר של בינה מלאכותית.