GAN — это система машинного обучения, состоящая из двух нейросетей, которые работают в конкурентной динамике. Сети генерируют изображения, создают реалистичные визуальные эффекты, редактируют фотографии. В статье рассказываем что такое ган, как строится процесс обучения, типичные ошибки новичков.
Что такое GAN и зачем он нужен
Генеративно-состязательные сети разработал американский исследователь Иэн Гудфеллоу. Иэн рассмотрел обучение генеративной модели как игру между двумя конфликтными нейронными сетями: генератор и дискриминатор. Генератор создает данные. Дискриминатор оценивает схожесть результата, старается отличить оригинал от полученных данных. Обучение программы происходит через противостояние двух систем. Цель генератора — обмануть дискриминатор. Цель дискриминатора — распознать подделку генератора.
В 2014 году Гудфеллоу опубликовал материал под названием Generative Adversarial Nets (генеративно-состязательные сети), в котором подробно описал новый подход генерации данных. В материале раскрыл архитектуру GAN, привел различные примеры использования архитектуры для генерации изображений лиц, цифр и других типов данных.
После публикации статьи ган получил широкое признание в научном сообществе. Методика обучения оказалась эффективной для генерации реалистичных данных.
Разработчики постоянно улучшают, расширяют структуру сети. Ган продолжает развиваться в области искусственного интеллекта. Применяется в техническом зрении для создания изображений, в аудиообработке для написания текста.
Источник: ru.freepik.com
Где можно использовать
Нейронная сеть ган широко используются в следующих областях:
- Создает реалистичные фотографии, картины, рисунки. Нейросеть воспринимает заданные параметры, либо использует существующие иллюстрации для редактирования. Сеть рисует персонажей, создает новые лица.
- Генерирует видео и анимацию. Функцию применяют для создания видео-контента, обучающих роликов. Используют в развлекательных и образовательных целях. Инструмент востребован в сфере видеоигр, кинематографа, где нужны яркие эффекты, захватывающая анимация.
- Занимается обработкой естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Создает текстовый материал, переводит сообщение на другие языки, генерирует диалоги.
- Синтезирует звуки. Создает музыкальные композиции, звуковые эффекты.
- Генерирует 3D-модели. Создает трехмерные изображения на основе выбранных объектов. Востребован в медицинской сфере для детального изучения органов.
- Улучшает качество изображения, реставрирует фотографии. Применяют для устранения дефектов, лишних деталей на иллюстрациях.
- Генерирует набор данных для машинного обучения других моделей. Полезный инструмент для поиска недостающей информации.
Начало работы: установка и настройка
Установка и настройка генеративно-состязательной сети требует следующих шагов:
- Изучите принцип работы. Ган состоит из двух компонентов: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, а дискриминатор оценивает, насколько эти данные похожи на реальные. Эти сети улучшают навыки до тех пор, пока генератор не становится достаточно хорошим в создании реалистичного материала, чтобы обмануть дискриминатор.
- Установите нужную библиотеку. Например, PyTorch. Для установки воспользуйтесь менеджером пакетов. Например, pip.
Как создавать с GAN
После установки перейдите к совместной работе с генеративно-состязательной сетью:
- Загрузите материал, с которым планируете работать. Например, набор изображений или текстовый блок.
- Включите генератор и дискриминатор. Используйте функцию активации, выберите подходящие слои.
- Обучите дискриминатор при помощи параметра потерь. На первом этапе дискриминатор легко распознает подлинность картинки. Работа генератора постепенно улучшается и дискриминатор делает больше ошибок, соответственно возникает больше потерь. Задача генератора — увеличить потери. Чем больше потерь — тем выше качество результата.
- В процессе обучения генератор и дискриминатор обновляются в соответствии с выбранными функциями. Контролируйте действия моделей. Выберите подходящий оптимизатор.
- Оцените результат. Проанализируйте качество изображения, реалистичность полученного материала.
- Экспериментируйте с методами обучения генеративной модели и дискриминатора.
Типичные ошибки и как их исправить
Распространенные ошибки, которые допускаются при работе с генеративно-состязательной нейросетью и способы их устранения:
- Ограниченность вводных данных для обучения. Используйте разнообразные примеры для генерации. Выбор похожих между собой материалов приводит к небольшому набору шаблонов, что сказывается на качестве результата.
- Дисбаланс в работе между генератором и дискриминатором. Когда одна часть значительно доминирует над другой, процесс генерации ухудшается. Необходимо тщательно подбирать архитектуру и параметры обучения обоих сетей, чтобы они работали сбалансированно. Например, если скорость обучения генератора выше, чем у дискриминатора, нужно замедлить работу первого или реже обновлять его вес, чтобы второй создавал достоверные изображения.
- GAN генерирует однотипные лица. Расширьте настройки набора данных. Увеличьте возраст лиц, добавьте новые этнические группы.
Источник: ru.freepik.com
Чем отличается от аналогичных нейросетей
GAN | Stock IMG | Flair AI | |
Тип нейросети | Генеративно-состязательные сети | Сверточные нейронные сети | Рекуррентные нейронные сети |
Цель | Генерация фотографий, иллюстраций, звуков, текстов | Работа с изображениями | Обработка рекламный изображений, презентаций, товарных карточек |
Обучение | На основе двух конкурирующих сетей: генератора и дискриминатора | На основе существующих изображений | Машинное обучение |
Применение | Разрабатывает визуальный контента, ищет недостающую информацию, улучшает качество изображений, создает музыкальные композиции | Разрабатывает логотипы, плакаты, иллюстрации | Разрабатывает дизайн, визуальные оформления, рекламу, презентации |
Главное, что нужно знать
5 главных фактов о нейросети GAN:
- Состязательно-генеративная сеть состоит из двух нейронных сетей, цель которых содержится во взаимном обучении. Генератор учится создавать информацию, которую сложно отличить от реальной. Дискриминатор учиться различать подлинный и выдуманный материал.
- В процессе работы генератор создает пробные образцы, дискриминатор пробует их отличить. Обе сети обучаются на основе обратной связи.
- Идея ган заключается в минимизации функции потерь, которая оценивает ошибки генератора и дискриминатора.
- Нейросеть применяют для генерации фотографий, рисунков, звуков, текстов, переводов.
- GAN продолжает развиваться. Появляются новые инструменты для качественной обработки информации.
