Генеративные адверсариальные сети (GANs)

Генеративные адверсарные сети (ГАС) - это особый класс алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), используемых в машинном обучении без надзора, реализованный в виде системы двух нейронных сетей, конкурирующих друг с другом. GAN состоит из генеративной модели, которая создает синтетические данные на основе заданных входных данных, и дискриминативной модели, которая определяет, являются ли сгенерированные данные реальными или нет.

GAN используются в различных приложениях, в первую очередь в синтезе изображений, преобразовании текста в изображение, анализе видео, а в последнее время и в автономных транспортных средствах. Одним из наиболее мощных приложений является создание реалистичных изображений людей, объектов и сцен, которых на самом деле не существует. GAN помогают интерпретировать визуально сложную обстановку, управлять распознаванием объектов и жестов, и даже могут предсказывать будущие кадры в видеоконтенте.

Впервые GAN были разработаны в 2014 году учеными-компьютерщиками Яном Гудфеллоу, Жаном Пуже-Абади, Мехди Мирзой, Бингом Сю, Дэвидом Варде-Фарли, Шерджилом Озаиром, Аароном Курвилем и Йошуа Бенгио, которые объединили генеративное моделирование с методами глубокого обучения. Он предназначался для обучения моделей без меток или контроля, имея две конкурирующие модели, которые выступают в качестве противников.

Задача генеративной модели - лучше отразить распределение данных в обучающем наборе, чем ее дискриминантная аналогия. Дискриминантная модель берет образцы из генеративной модели и определяет, являются ли они реальными или нет. Обе модели обучаются параллельно, чтобы улучшить друг друга, и обе модели постепенно улучшают свою производительность, пока не достигнут равновесия.

GANs - это мощные инструменты, которые могут изучать сложные отображения и генерировать новые точки данных. По мере дальнейшего развития технологии GAN могут стать ценным инструментом в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ данных и многое другое.