Изучение GAN показало, почему ИИ нуждается в большем количестве локальных данных

Изучение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения стало увлекательным процессом. На протяжении трёх месяцев постоянно открывались новые концепции и идеи. Хотя невозможно усвоить всё, что встречается, важно проявлять терпение к себе.

Одним из недавно изученных аспектов стало машинное обучение (ML). Ранее я слышал о ней, но не уделял ей много внимания. Теперь, когда серьёзно занимаюсь искусственным интеллектом, понимаю, как ML, глубокое обучение и нейронные сети взаимодействуют, формируя современную индустрию ИИ.

Недавно я наткнулся на подкаст Лекса Фридмана на YouTube, где он интервьюировал Иэна Гудфеллоу, который является отцом Генеративных Состязательных Сетей (GAN). Это видео привнесло в моё понимание много интересного, включая историю появления GAN во время спиритической беседы с друзьями.

Генеративная соперничающая сеть — это особый тип машинной модели, обучаемой на наборах данных, таких как изображения, аудио или текст, с целью создании реалистичных объектов. Прежде GAN использовались в основном для классификации или регрессионных задач. GAN изменили правила игры, открыв новую эру креативности в машинном обучении.

Ян Лекун, главный учёный Meta AI, назвал GAN «самой интересной идеей за последние 10 лет в машинном обучении». Основная суть GAN заключается в использовании двух нейронных сетей, которые соревнуются друг с другом в игре обмана и обнаружения.

Когда GAN создаёт новое изображение, например, кота, она генерирует кота, которого никогда не существовало. Процесс обучения нейронной сети заключается в использовании большого объёма данных для создания изображений на основе вероятностного распределения.

Как работают GAN?

Работа GAN включает в себя два этапа:

• Генератор(G): принимает случайный шум и пытается создать что-то, что выглядит настоящим.
• Дискриминатор(D): анализирует как реальные, так и поддельные данные и определяет, являются ли они настоящими или подделкой.

Сначала генератор создаёт бессмысленные данные. Однако со временем он учится лучше обманывать дискриминатор, который в свою очередь также улучшает свои способности к выявлению обмана. Этот постоянный обмен делает результаты генератора всё более похожими на реальные данные.

Применение GAN

• Перевод изображений: Например, перевод рисунков в фотографии, черно-белых изображений в цветные.
• Искусство и дизайн: Используются для создания картин, визуальных концепций и музыкальных обложек.
• Аугментация данных: Генерация синтетических обучающих данных для других моделей ИИ.
• Суперразрешение: Для повышения качества размытых изображений.
• Дипфейки: GAN могут создавать высокореалистичные подделки изображений или видео.

GAN находят широкое применение в генеративном дизайне, а такие компании, как Adobe, IBM и Google, используют их для различных задач, включая создание фильтров и генерацию текста.

Проблемы при обучении GAN

Обучение GAN является сложной задачей из-за таких проблем:

• Схлопывание модов: Генератор начинает производить только несколько вариантов данных, что приводит к однообразию выходных данных.
• Несбалансированность: Если дискриминатор становится слишком сильным, генератор не может учиться и наоборот.
• Проблемы с градиентами: Некоторые градиенты могут исчезать или взрываться.
• Оборудование: Для успешного обучения GAN необходимы мощные вычислительные ресурсы (желательно GPUs).

Типы GAN

• Deep Convolution GAN (DCGAN) — первый тип GAN, использующий свёрточные нейронные сети для генерации реалистичных изображений.
• Wasserstein GAN (WGAN) — использует расстояние Вассерштейна в качестве функции потерь для более стабильного обучения.
• CycleGAN — позволяет выполнять несопоставимый перевод изображений из одного домена в другой без необходимости в парных изображениях.
• StyleGAN — модель, знаменитая своей способностью генерировать изображения высокого качества.
• BigGAN — масштабируемая модель для создания изображений из крупных наборов данных.

Заключение

Изучение GAN и понимание их работы стали важными шагами в понимании эволюции области ИИ. Это было как непростым, так и увлекательным опытом. Работая над проектом, появилось понимание возможностей GAN для решения локальных проблем, включая контекст африканской культуры.

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching