Как работает система генерации изображений с помощью генеративных состязательных сетей GAN?

Система генерации изображений с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN) работает на основе взаимодействия двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. sky.pro vc.ru

Генератор создаёт изображения на основе случайного шума. dzen.ru Его задача — генерировать данные, которые настолько похожи на реальные, что дискриминатор не сможет отличить их от настоящих. sky.pro Генератор учится создавать изображения, которые максимально приближены к реальным, используя обратную связь от дискриминатора. sky.pro

Дискриминатор оценивает данные и пытается определить, являются ли они реальными или сгенерированными. sky.pro Его задача — стать настолько точным, чтобы уметь различать настоящие данные и подделки, созданные генератором. sky.pro Дискриминатор получает на вход как реальные данные, так и данные, созданные генератором, и учится различать их. sky.pro

Процесс обучения GAN проходит в форме состязания между генератором и дискриминатором: vc.ru

1. Генератор генерирует синтетические данные. vc.ru
2. Дискриминатор оценивает синтетические данные и реальные данные, пытаясь различить их. vc.ru
3. Генератор обновляется и пытается создать более реалистичные данные, чтобы обмануть дискриминатор. vc.ru
4. Дискриминатор также обновляется, чтобы стать более точным в определении синтетических данных. vc.ru

Этот процесс повторяется множество раз, и генератор постепенно становится всё лучше в создании реалистичных данных. vc.ru