Mạng đối thủ sáng tạo (GAN)

Mạng đối thủ sáng tạo (GAN) là một loại thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) đặc biệt được sử dụng trong học máy không giám sát, được triển khai bởi một hệ thống gồm hai mạng thần kinh cạnh tranh với nhau. GAN bao gồm một mô hình tổng hợp, tạo ra dữ liệu tổng hợp dựa trên đầu vào nhất định và mô hình phân biệt đối xử, xác định xem dữ liệu được tạo có phải là thực hay không.

GAN được sử dụng trong nhiều ứng dụng, chủ yếu trong tổng hợp hình ảnh, chuyển đổi văn bản thành hình ảnh, phân tích video và gần đây là trong các phương tiện tự hành. Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất là tạo ra những hình ảnh chân thực về con người, đồ vật và cảnh vật không thực sự tồn tại. GAN giúp diễn giải các cài đặt phức tạp về mặt hình ảnh, nhận dạng đối tượng và cử chỉ và thậm chí có thể dự đoán các khung hình trong tương lai trong nội dung video.

GAN được phát triển lần đầu tiên vào năm 2014 bởi các nhà khoa học máy tính Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville và Yoshua Bengio, những người đã kết hợp mô hình tổng quát với các kỹ thuật học sâu. Nó nhằm mục đích đào tạo các mô hình không có nhãn hiệu hoặc sự giám sát bằng cách có hai mô hình cạnh tranh đóng vai trò là đối thủ của nhau.

Mô hình tổng quát có nhiệm vụ nắm bắt sự phân phối dữ liệu của tập huấn luyện tốt hơn so với mô hình phân biệt đối xử của nó. Mô hình phân biệt đối xử lấy các mẫu từ mô hình tổng quát và xác định xem chúng có thật hay không. Hai mô hình được đào tạo đồng thời để cải thiện lẫn nhau và cả hai mô hình đều cải thiện dần dần hiệu suất của chúng cho đến khi đạt đến trạng thái cân bằng.

GAN là công cụ mạnh mẽ có thể tìm hiểu các ánh xạ phức tạp và tạo ra các điểm dữ liệu mới. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, GAN có tiềm năng trở thành một công cụ có giá trị trong các lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu, v.v.