Генеративно-состязательная сеть (GAN)

В машинном обучении наибольшую популярность приобрели нейронные сети. Существуют различные архитектуры нейронок. Потихоньку появляются новые. Более того, комбинация различных нейронных сетей может привести к неожиданным результатам. Так, в 2014 году Ian Goodfellow придумал GAN — комбинацию из пары нейронных сетей. Рассмотрим её идею на примере генерации фотореалистичного изображения.

Первая сеть, называемая Generator генерирует фотографии. Вторая сеть, называемая Discriminator отбраковывает фотографии, которые не похожи на реалистичные. Обе сети учатся в процессе, Generator пытается сформировать реалистичную фотографию, которая обманет Discriminator, который в свою очередь пытается научиться лучше отбраковывать сгенерированные изображения. В результате конкуренции этих нейронных сетей Generator оказывается способен выдавать изображения, которые с точки зрения человека совершенно реалистичны.

Больше деталей о GAN, включая примеры кода, можно найти в статье Generative Adversarial Networks: Build Your First Models (перевод). Различные презентации от Ian Goodfellow можно найти на его личном сайте.

В прошлый раз мы писали, что deepfake уже применяется для мошенничества в виде замены голоса.
#devfm #skills #datascience