Генеративно-состязательные сети (GAN) в создании искусственного интеллекта работают на основе двух нейронных сетей, которые взаимодействуют друг с другом в процессе обучения. sky.pro Этот процесс можно сравнить с игрой между двумя соперниками, где один пытается обмануть другого, а второй — распознать обман. sky.pro
Две сети в GAN называются генератор и дискриминатор: sky.pro proglib.io
- Генератор создаёт новые данные, основываясь на случайном шуме. sky.pro Его задача — генерировать данные, которые настолько похожи на реальные, что дискриминатор не сможет отличить их от настоящих. 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
Процесс обучения GAN включает следующие этапы: sky.pro
- Инициализация. sky.pro Генератор и дискриминатор инициализируются случайными весами. sky.pro Это начальный этап, когда обе сети ещё не обучены и их выходные данные могут быть случайными и некачественными. sky.pro
- Генерация данных. sky.pro Генератор создаёт данные на основе случайного шума. sky.pro Эти данные могут быть изображениями, текстами, звуками или любыми другими типами данных, в зависимости от задачи. sky.pro
- Оценка данных. sky.pro Дискриминатор оценивает как реальные данные, так и данные, созданные генератором. sky.pro Он пытается определить, какие данные являются настоящими, а какие — подделками. sky.pro
- Обновление весов. sky.pro Весы генератора и дискриминатора обновляются на основе их ошибок. sky.pro Генератор стремится уменьшить ошибку дискриминатора, а дискриминатор — увеличить свою точность. sky.pro
Этот процесс повторяется множество раз, пока генератор не научится создавать данные, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных. sky.pro
GAN нашли применение в разных областях, например в создании реалистичных изображений и видео, улучшении качества данных и создании новых музыкальных композиций. sky.pro