شبكة الخصومة التوليدية الكمية المتجهة (VQGAN)

شبكة الخصومة التوليدية الكمية المتجهة (VQGAN) هي شبكة خصومة توليدية (GAN) تستخدم لتركيب الصور. تستخدم الشبكة تقنية تكميم المتجهات لإنشاء صور ذات مظهر حقيقي عالية الجودة مع وقت تدريب أقل وتعقيد مقارنة ببنيات GAN الأخرى.

تم اقتراح VQGAN لأول مرة بواسطة Jia-Hong Huang et al. في عام 2018، وأصبح مجالًا نشطًا للبحث منذ ذلك الحين. فهو يجمع بين تقنيتين حديثتين للتعلم العميق، وهما شبكات الخصومة التوليدية (GANs) وتكميم المتجهات، مما يمكّنه من إنشاء صور وصوت عالي الجودة في أوقات تدريب أقل وتعقيد.

لتحقيق قدرات تركيب الصور، تتكون بنية VQGAN من جزأين. الجزء الأول عبارة عن شبكة توليدية (G) يتم تدريبها لتوليد عينات من توزيع معين. الجزء الثاني هو الشبكة التمييزية (D) التي يتم تدريبها لتمييز العينات الناتجة عن البيانات الحقيقية.

يتم استخدام جزء تكميم المتجهات لتقليل عدد المعلمات الضرورية اللازمة لـ G لتمثيل التوزيع بدقة. يتم ذلك عن طريق تشفير مساحة عالية الأبعاد إلى مساحة منخفضة الأبعاد باستخدام كتاب رموز لمتجهات التعليمات البرمجية. تتمتع العينات التي تم إنشاؤها بقدرة تمثيلية أقل من الصورة المدخلة، ولكنها لا تزال تلتقط جميع الميزات المهمة بمستوى تعقيد أقل.

تم استخدام VQGAN بنجاح في تطبيقات مثل تركيب الصور والصوت، ومعالجة اللغة الطبيعية، والترجمة من صورة إلى صورة، والتحليلات النهائية، والعديد من المهام الأخرى. إنها تحقق نتائج أفضل بكثير من شبكات GAN التي تم تدريبها دون تكميم المتجهات، كما أن تعقيدها الأقل يجعلها مناسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي.

بشكل عام، تعد شبكة الخصومة التوليدية الكمية الموجهة (VQGAN) نموذجًا توليديًا قويًا وفعالًا قادرًا على إنتاج صور وصوت عالي الجودة ذو مظهر حقيقي مع تقليل وقت التدريب والتعقيد. وله تطبيقات في العديد من مجالات التعلم العميق ويحظى بشعبية متزايدة بسبب قدراته الرائعة في تركيب الصور.