Generatywne sieci przeciwstawne (GAN) to zaawansowana technologia, która otwiera szerokie spektrum możliwości w rozmaitych obszarach. Od odnawiania starych fotografii i ulepszania jakości dźwięku, po innowacyjne zastosowania w medycynie i innych sektorach gospodarki.
Ta nowoczesna technologia może rewolucjonizować projektowanie produktów i usług, a także doskonalić jakość obrazów, pomagając w zachowaniu cennych wspomnień.
Pomimo licznych korzyści, jakie oferują sieci GAN, pewne aspekty ich działania budzą obawy.
Czym więc właściwie jest ta technologia?
W tym artykule dokładnie przyjrzymy się, czym są GAN, jak działają oraz jakie znajdują zastosowania.
Zacznijmy zatem!
Czym jest generatywna sieć przeciwstawna?
Generatywna sieć przeciwstawna (GAN) to model uczenia maszynowego, który składa się z dwóch sieci neuronowych konkurujących ze sobą w celu generowania coraz bardziej realistycznych wyników, takich jak obrazy, oryginalna muzyka czy rysunki.
Technologia GAN została opracowana w 2014 roku przez informatyka Iana Goodfellowa i jego współpracowników. Są to unikatowe, głębokie sieci neuronowe, które mają zdolność tworzenia nowych danych, które przypominają te, na których były trenowane. Ich działanie opiera się na zasadzie gry o sumie zerowej, gdzie sukces jednej sieci oznacza porażkę drugiej.
Początkowo sieci GAN były proponowane jako generatywny model uczenia maszynowego, wykorzystywany głównie w uczeniu nienadzorowanym. Jednakże GAN znajdują zastosowanie także w uczeniu nadzorowanym, częściowo nadzorowanym oraz ze wzmocnieniem.
Dwie główne, konkurujące ze sobą części GAN to:
Generator: Jest to konwolucyjna sieć neuronowa, która ma za zadanie tworzyć sztuczne dane wyjściowe, które są jak najbardziej zbliżone do rzeczywistych danych.
Dyskryminator: Jest to dekonwolucyjna sieć neuronowa, której celem jest rozpoznawanie sztucznie utworzonych danych wyjściowych.
Kluczowe pojęcia
Aby lepiej zrozumieć działanie GAN, warto zapoznać się z kilkoma powiązanymi pojęciami.
Uczenie maszynowe (ML)
Uczenie maszynowe jest dziedziną sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na projektowaniu i rozwijaniu modeli, które uczą się na podstawie danych. Celem jest zwiększenie wydajności i precyzji w realizowaniu zadań, podejmowaniu decyzji oraz przewidywaniu.
Algorytmy uczenia maszynowego tworzą modele na podstawie danych treningowych, doskonaląc swoje działanie w procesie ciągłego uczenia. Są wykorzystywane w wielu dziedzinach, m.in. w wizji komputerowej, zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji, filtrowaniu spamu, medycynie, bankowości, analizie jakości danych, cyberbezpieczeństwie, rozpoznawaniu mowy czy systemach rekomendacji.
Model dyskryminujący
W głębokim uczeniu i uczeniu maszynowym model dyskryminujący działa jak klasyfikator, który potrafi rozróżnić między różnymi kategoriami lub klasami danych.
Przykładowo, model dyskryminujący może rozróżniać różne rodzaje owoców lub zwierząt.
Model generatywny
W modelach generatywnych, losowe próbki są wykorzystywane do tworzenia nowych, realistycznych obrazów. Model uczy się na podstawie prawdziwych obrazów obiektów lub istot, aby generować własne, naśladowane, ale realistyczne wersje. Modele generatywne dzielą się na dwa główne typy:
Autokodery wariacyjne: Wykorzystują kodery i dekodery, które są odrębnymi sieciami neuronowymi. Proces polega na tym, że realistyczny obraz przechodzi przez koder, który przedstawia go w formie wektorów w przestrzeni utajonej. Następnie dekoder na podstawie tych wektorów tworzy realistyczne kopie obrazu. Początkowo jakość wygenerowanego obrazu może być słaba, ale z czasem, w miarę doskonalenia się dekodera, jakość obrazów wzrasta. Wówczas koder staje się mniej istotny.
Generatywne sieci przeciwstawne (GAN): Jak wspomniano wcześniej, GAN to głęboka sieć neuronowa, która ma zdolność generowania nowych, podobnych danych na podstawie dostarczonych danych wejściowych. Działa w oparciu o uczenie maszynowe nienadzorowane, które jest jedną z form uczenia maszynowego.
Uczenie nadzorowane
W uczeniu nadzorowanym maszyna jest trenowana na podstawie danych, które są już odpowiednio opisane. Oznacza to, że niektóre dane są już przyporządkowane do odpowiednich kategorii lub mają przypisaną poprawną odpowiedź. Maszyna otrzymuje te dane, co umożliwia algorytmowi uczenia nadzorowanego analizę danych treningowych i uzyskanie precyzyjnych wyników.
Uczenie nienadzorowane
Uczenie nienadzorowane polega na trenowaniu maszyny za pomocą danych, które nie są oznaczone ani sklasyfikowane. Algorytm uczy się na podstawie tych danych samodzielnie, bez zewnętrznej pomocy. W tym rodzaju uczenia, zadaniem maszyny jest kategoryzowanie nieuporządkowanych danych na podstawie wzorców, podobieństw i różnic, bez wcześniejszego przygotowania.
GAN są związane z uczeniem nienadzorowanym w ML. Składają się z dwóch modeli (generatora i dyskryminatora), które automatycznie odkrywają i uczą się wzorców z danych wejściowych.
Przyjrzyjmy się im bliżej.
Elementy GAN
Nazwa „przeciwstawna” w GAN nawiązuje do faktu, że składa się z dwóch części – rywalizującego generatora i dyskryminatora. Celem tego układu jest analiza i odtwarzanie różnic w danych w zestawie danych. Dokładniej omówimy te dwa elementy GAN.
Generator
Generator to sieć neuronowa, która ma zdolność uczenia się i generowania fałszywych danych (np. obrazów lub dźwięków), które wyglądają bardzo realistycznie. Jest używany w procesie uczenia i ulepsza się z czasem.
Dane wygenerowane przez generator są wykorzystywane jako negatywny przykład dla dyskryminatora, który zostanie omówiony w dalszej części tekstu. Generator przyjmuje losowy wektor o stałej długości jako dane wejściowe i na tej podstawie tworzy próbkę wyjściową. Jego celem jest zaprezentowanie wyników dyskryminatorowi, który ma ocenić, czy dane są prawdziwe, czy fałszywe.
Generator jest trenowany z wykorzystaniem następujących komponentów:
- Wektorów wejściowych z szumem
- Sieci generatora, która przekształca losowe dane wejściowe w dane
- Sieci dyskryminacyjnej, która klasyfikuje wygenerowane dane
- Straty generatora, która karze generator za to, że nie jest w stanie oszukać dyskryminatora
Generator działa jak złodziej, który stara się stworzyć realistyczne dane, aby oszukać dyskryminator. Chociaż na początku może mu się to nie udawać, stopniowo uczy się generować coraz bardziej wiarygodne dane. Po osiągnięciu tego poziomu, można używać samego generatora, bez konieczności korzystania z dyskryminatora.
Dyskryminator
Dyskryminator to również sieć neuronowa, która potrafi odróżnić dane fałszywe od prawdziwych (np. obrazy). Podobnie jak generator, odgrywa istotną rolę w fazie uczenia.
Dyskryminator działa jak policja, która ma za zadanie wykryć „złodzieja”, czyli fałszywe dane stworzone przez generator. Jego celem jest wykrywanie fałszywych obrazów i nieprawidłowości w danych.
Jak wspomniano wcześniej, generator uczy się i doskonali swoje umiejętności generowania danych, aż do momentu, gdy potrafi tworzyć wysokiej jakości obrazy, które nie wymagają weryfikacji dyskryminatora. W takiej sytuacji, gdy wysokiej jakości dane z generatora trafiają do dyskryminatora, nie jest on w stanie odróżnić obrazu rzeczywistego od fałszywego. Wtedy można korzystać wyłącznie z generatora.
Jak działa GAN?
W generatywnej sieci przeciwstawnej (GAN), kluczowe są trzy aspekty:
- Model generatywny, który opisuje sposób tworzenia danych.
- Ustawienie przeciwstawne, w którym model jest trenowany.
- Głębokie sieci neuronowe, jako algorytmy AI do treningu.
Dwie sieci neuronowe GAN – generator i dyskryminator – są zaangażowane w grę przeciwstawną. Generator na podstawie danych wejściowych (np. pliki audio, obrazy) tworzy nowe instancje danych, a dyskryminator ocenia autentyczność tych danych. Określa, czy przedstawione dane są prawdziwe, czy fałszywe.
Przykładowo, jeśli chcemy zweryfikować, czy dany obraz jest prawdziwy czy fałszywy, możemy użyć losowych danych wejściowych do zasilenia generatora. W wyniku tego procesu powstaną nowe, zmodyfikowane obrazy.
Generator dąży do tego, aby wygenerowane obrazy były uważane za autentyczne, mimo że są fałszywe. Chce stworzyć jak najbardziej wiarygodne wyniki, aby uniknąć wykrycia.
Następnie wygenerowane dane trafiają do dyskryminatora, razem z zestawem obrazów pochodzących z rzeczywistych danych. Jego zadaniem jest wykrycie, które z obrazów są autentyczne, a które nie. Dyskryminator działa na niekorzyść generatora, pomagając rozróżnić prawdziwe dane od fałszywych.
Dyskryminator na podstawie danych (zarówno fałszywych, jak i prawdziwych) zwraca prawdopodobieństwo 0 lub 1. Prawdopodobieństwo 1 oznacza autentyczność, a 0 oznacza fałsz.
W tym procesie występują dwie pętle sprzężenia zwrotnego:
- Generator łączy się z pętlą sprzężenia zwrotnego z dyskryminatorem
- Dyskryminator łączy się z pętlą sprzężenia zwrotnego z zestawem rzeczywistych obrazów
Proces uczenia GAN działa, ponieważ zarówno generator, jak i dyskryminator ulegają ciągłemu doskonaleniu. Generator uczy się poprzez generowanie fałszywych danych, a dyskryminator staje się coraz lepszy w ich wykrywaniu. Oba elementy są dynamiczne.
Dyskryminator to sieć splotowa, która ma za zadanie klasyfikować dostarczone obrazy. Działa jako klasyfikator binarny, który oznacza obrazy jako fałszywe lub prawdziwe.
Z kolei generator to sieć, która pobiera losowe próbki danych i na ich podstawie tworzy obrazy. Dyskryminator weryfikuje te dane za pomocą technik downsamplingu, takich jak max-pooling.
Obie sieci dążą do optymalizacji przeciwstawnych funkcji celu. Ich wzajemna rywalizacja prowadzi do ciągłego doskonalenia.
Rodzaje GAN
W zależności od implementacji, sieci generatywne przeciwstawne dzielą się na różne typy. Oto najważniejsze z nich:
- Warunkowy GAN (CGAN): Jest to technika głębokiego uczenia, która wykorzystuje parametry warunkowe w celu rozróżnienia danych rzeczywistych od fałszywych. Dodatkowy parametr „y” jest wprowadzany w fazie generowania, aby utworzyć odpowiednie dane. Dodatkowo etykiety są dodawane do danych wejściowych, które trafiają do dyskryminatora, co umożliwia mu weryfikację autentyczności danych.
- Vanilla GAN: To prosty typ GAN, gdzie dyskryminator i generator są prostymi, wielowarstwowymi perceptronami. Jego algorytmy są proste i optymalizują równanie matematyczne za pomocą stochastycznego spadku gradientu.
- Głęboko splotowy GAN (DCGAN): Jest to powszechnie stosowana i uznawana za jedną z najbardziej udanych implementacji GAN. DCGAN wykorzystuje ConvNets zamiast wielowarstwowych perceptronów. Sieci ConvNet są stosowane bez technik takich jak max-pooling lub łączenie warstw.
- Super Resolution GAN (SRGAN): Wykorzystuje głęboką sieć neuronową i sieć przeciwstawną do tworzenia obrazów wysokiej jakości. SRGAN jest szczególnie przydatny w skalowaniu obrazów o niskiej rozdzielczości, poprawiając ich szczegóły i minimalizując błędy.
- Piramida Laplace’a GAN (LAPGAN): Jest to odwracalna i liniowa reprezentacja, która zawiera szereg obrazów pasmowoprzepustowych. LAPGAN wykorzystuje wiele sieci dyskryminatorów i generatorów oraz różne poziomy piramid Laplace’a.
LAPGAN jest szeroko stosowany ze względu na wysoką jakość generowanych obrazów. Obrazy są najpierw próbkowane w dół na każdej warstwie piramidy, a następnie skalowane w górę, gdzie dodawany jest szum, aż do osiągnięcia oryginalnego rozmiaru.
Zastosowania GAN
Sieci generatywne przeciwstawne znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:
Nauki ścisłe
Sieci GAN umożliwiają dokładniejsze i szybsze modelowanie wysokoenergetycznych dżetów i przeprowadzanie eksperymentów fizycznych. Można je również wykorzystać do szacowania wąskich gardeł w symulacjach fizyki cząstek, które pochłaniają wiele zasobów.
GAN przyspieszają symulacje i poprawiają ich wiarygodność. Ponadto GAN mogą być pomocne w badaniach nad ciemną materią, symulując soczewkowanie grawitacyjne i ulepszając obrazy astronomiczne.
Gry wideo
GAN są również wykorzystywane w świecie gier wideo do skalowania danych 2D o niskiej rozdzielczości, które były używane w starszych grach. Dzięki treningowi, można je odtworzyć w rozdzielczości 4k lub wyższej, a następnie dostosować do rozdzielczości gry.
Odpowiednio przeszkolone modele GAN mogą tworzyć obrazy 2D o wyższej jakości w porównaniu z danymi oryginalnymi, przy zachowaniu detali, takich jak kolory.
Gry wideo, w których wykorzystano GAN, to m.in. Resident Evil Remake, Final Fantasy VIII i IX.
Sztuka i moda
GAN mogą być użyte do tworzenia dzieł sztuki, na przykład obrazów osób, które nigdy nie istniały, fotografii, obrazów modelek i wielu innych. Znajdują zastosowanie w generowaniu wirtualnych cieni i szkiców.
Reklama
GAN mogą pomóc w tworzeniu i produkcji reklam, oszczędzając czas i zasoby. Za pomocą GAN można stworzyć wyimaginowanego modela, który wygląda jak prawdziwa osoba, prezentującą np. biżuterię. Dzięki temu można uniknąć kosztów związanych z zatrudnieniem modelki, wynajmem studia czy organizacją sesji fotograficznej.
Jest to szczególnie pomocne dla rozwijających się firm, które nie mogą sobie pozwolić na zatrudnienie modelki lub stworzenie infrastruktury do sesji reklamowych.
Synteza dźwięku
GAN można wykorzystać do tworzenia plików audio na podstawie zestawu klipów dźwiękowych. Nie należy tego mylić z głosami asystentów głosowych (np. Amazon Alexa, Apple Siri), gdzie fragmenty głosu są łączone i produkowane na żądanie. Synteza dźwięku za pomocą GAN wykorzystuje sieci neuronowe do badania statystycznych właściwości źródła dźwięku, a następnie odtwarza te właściwości w danym kontekście. Modelowanie odbywa się na poziomie zmian mowy co milisekundę.
Transfer wiedzy
Zaawansowane badania nad transferem wiedzy wykorzystują GAN do dopasowywania najnowszych przestrzeni funkcji, takich jak głębokie uczenie ze wzmocnieniem. W tym celu, dane wejściowe są przekazywane do dyskryminatora, który określa kontekst. Następnie wynik jest wstecznie propagowany przez koder. W ten sposób model nieustannie się uczy.
Inne zastosowania GAN:
- Diagnozowanie całkowitej lub częściowej utraty wzroku poprzez wykrywanie obrazów jaskry.
- Wizualizacja wzornictwa przemysłowego, wystroju wnętrz, odzieży, obuwia, toreb i innych.
- Odtwarzanie rysów twarzy na podstawie kryminalistycznych opisów.
- Tworzenie modeli 3D na podstawie obrazów, modelowanie obiektów jako chmury punktów 3D, modelowanie wzorów ruchu w filmie.
- Prezentowanie wyglądu osoby w różnym wieku.
- Rozszerzanie danych, np. ulepszanie klasyfikatora DNN.
- Uzupełnianie brakujących elementów na mapach, ulepszanie widoków ulic, przenoszenie stylów mapowania.
- Tworzenie i wyszukiwanie obrazów.
- Generowanie wejść sterujących do nieliniowych systemów dynamicznych za pomocą wariacji GAN.
- Analizowanie wpływu zmian klimatycznych na budynki.
- Tworzenie twarzy na podstawie głosu.
- Tworzenie nowych cząsteczek dla celów terapeutycznych, np. w leczeniu nowotworów.
- Animowanie GIF-ów z pojedynczych obrazów.
Zastosowań sieci GAN jest coraz więcej, a ich potencjał ciągle rośnie. Niestety, istnieje również ryzyko ich nadużywania. Generowanie obrazów ludzi za pomocą GAN było wykorzystywane do tworzenia fałszywych filmów i zdjęć, w tym fałszywych profili w mediach społecznościowych.
GAN mogą być wykorzystane do tworzenia fałszywej pornografii bez zgody osób przedstawionych na nagraniach, a także do dystrybucji fałszywych materiałów wideo kandydatów politycznych.
Pomimo wielu zalet, jakie oferują sieci GAN, konieczne jest wprowadzenie odpowiednich wytycznych, które regulowałyby ich stosowanie.
Podsumowanie
GAN to jeden z wybitnych przykładów nowoczesnej technologii. Umożliwia generowanie danych w unikalny sposób, wspomagając takie funkcje jak diagnostyka wizualna, synteza obrazów, badania naukowe, rozszerzanie danych, sztuka i wiele innych.
Możesz być zainteresowany platformami uczenia maszynowego z niskim kodem i bez kodu, które mogą wspomóc tworzenie innowacyjnych aplikacji.
newsblog.pl