📑Предисловие

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это важный прорыв в области искусственного интеллекта за последние годы. Предложенный Яном Гудфеллоу и другими в 2014 году, GAN использует состязательное обучение между двумя нейронными сетями — генератором и дискриминатором для генерации и моделирования сложных данных. В этой статье будут рассмотрены основные концепции GAN, рабочий механизм генератора и дискриминатора, а также приложения и варианты GAN, такие как DCGAN, CycleGAN и StyleGAN.

1. Основные понятия генеративно-состязательных сетей

1.1 Определение ГАН

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель глубокого обучения, которая генерирует новые данные, аналогичные обучающим данным, посредством состязательного обучения двух нейронных сетей. GAN состоит из генератора и дискриминатора. Цель генератора — генерировать образцы, которые выглядят реальными, а цель дискриминатора — различать реальные и сгенерированные образцы.

1.2 Как работает ГАН

Принцип работы GAN можно охарактеризовать как «игровой» процесс:

• Генератор (Г)：Получает случайный шум в качестве входных данных,Сгенерируйте смоделированные образцы. Цель генератора — обмануть дискриминатора,Делает невозможным различие между сгенерированными и реальными образцами.
• Дискриминатор (Д)：получить образец（Может быть реальный образец или сгенерированный образец）в качестве входных данных,Выведите вероятность того, что данная выборка является реальной выборкой. Цель дискриминатора — точно отличить реальные образцы от сгенерированных.

В процессе обучения генератор и дискриминатор конкурируют друг с другом: генератор постоянно улучшает качество генерируемых выборок, чтобы обмануть дискриминатор; дискриминатор постоянно улучшает свою дискриминирующую способность, чтобы лучше отличать реальные образцы от сгенерированных. Этот процесс в конечном итоге достигает равновесия, генератор может генерировать высококачественные образцы, а способность дискриминатора также быть оптимальной.

1.3 Функция потерь GAN

Цель обучения GAN — поочередно минимизировать функции потерь генератора и дискриминатора. Функция потерь генератора определяется как:

Функция потерь дискриминатора определяется как:

Оптимизируя вышеуказанную функцию потерь, генератор и дискриминатор постоянно улучшают свою производительность во время состязательного обучения.

2. Генератор и дискриминатор

2.1 Генератор

Задача генератора — генерировать реалистичные выборки из случайного шума. Генераторы обычно используют транспонированные сверточные нейронные сети для генерации изображений. Входными данными является низкоразмерный вектор случайного шума, который постепенно подвергается повышающей дискретизации через серию слоев деконволюции для окончательной генерации данных многомерного изображения. Структуру генератора можно выразить так:

Среди них (z) — входной вектор случайного шума, (\theta_G) — параметр генератора.

2.2 Дискриминатор

Задача дискриминатора — отличить реальные выборки от сгенерированных выборок. Дискриминатор обычно реализуется с помощью сверточной нейронной сети, структура которой аналогична традиционной сети классификации. Входными данными является изображение. После серии слоев свертки и слоев объединения выводится значение вероятности, указывающее вероятность того, что входное изображение является реальным образцом. Структуру дискриминатора можно выразить так:

Среди них (x) — входное изображение, (\theta_D) — параметр дискриминатора.

2.3 Конфронтационная тренировка генератора и дискриминатора

Во время состязательного обучения генератор и дискриминатор обучаются поочередно. Во-первых, параметры генератора фиксируются, а дискриминатор обучается так, чтобы он мог точно различать реальные и сгенерированные образцы. Затем параметры дискриминатора фиксируются, а генератор обучается так, чтобы генерируемые им выборки могли обмануть дискриминатор. Этот процесс продолжается до тех пор, пока производительность генератора и дискриминатора не достигнет баланса.

3. Приложения и варианты GAN.

Генеративно-состязательные сети (GAN) широко используются во многих областях, и на основе оригинальной GAN исследователи предложили множество вариантов, таких как DCGAN, CycleGAN и StyleGAN. Ниже мы подробно опишем эти приложения и варианты.

3.1 DCGAN（Deep Convolutional GAN）

Глубокая сверточная генеративная состязательная сеть (DCGAN) — важный вариант GAN, предложенный Рэдфордом и др. в 2015 году. DCGAN использует сверточную нейронную сеть (CNN) для замены полносвязной сети в традиционной GAN, что значительно повышает качество и стабильность генерируемых изображений. Ключевые особенности DCGAN включают в себя:

• Используйте сверточные и деконволюционные слои: генератор использует деконволюционные слои для повышающей дискретизации, а дискриминатор использует сверточные слои для понижающей дискретизации.
• Пакетная нормализация: используйте слои пакетной нормализации в генераторе и дискриминаторе, чтобы улучшить стабильность и скорость сходимости обучения.
• Нет слоя пула. Понижение и повышение дискретизации достигается за счет использования операций свертки и деконволюции с шагом 2 вместо использования слоя пула.

DCGAN хорошо справляется с такими задачами, как генерация изображений, восстановление изображений и сверхразрешение изображений.

3.2 CycleGAN

Циклически согласованная генеративно-состязательная сеть (CycleGAN) — еще один важный вариант GAN, предложенный Чжу и др. в 2017 году. Основным нововведением CycleGAN является его способность осуществлять преобразование изображений в изображения без необходимости использования парных обучающих данных. Ключевые особенности CycleGAN включают в себя:

• Потеря согласованности цикла: введение потери согласованности цикла гарантирует, что изображение останется согласованным при преобразовании из исходного домена в целевой домен и обратно в исходный домен.
• Двойные генераторы и двойные дискриминаторы: CycleGAN использует два генератора и два дискриминатора для преобразования изображений из исходного домена в целевой домен и из целевого домена в исходный домен соответственно.

CycleGAN хорошо справляется с такими задачами, как преобразование стилей изображений, шумоподавление изображений и улучшение изображений, например преобразование фотографий в стили масляной живописи, преобразование дневных сцен в ночные и т. д.

3.3 StyleGAN

Style Generative Adversarial Network (StyleGAN) — это усовершенствованный вариант GAN, предложенный Каррасом и др. в 2018 году. StyleGAN представляет технологию внедрения стилей и адаптивной нормализации экземпляров (AdaIN), благодаря чему стилем и содержанием создаваемых изображений можно управлять независимо. Ключевые особенности StyleGAN включают в себя:

• Встраивание стилей: через сопоставление стилей.,Преобразуйте входной вектор случайного шума в вектор стиля,Используется для управления стилем создаваемых изображений.
• Адаптивная нормализация экземпляров (AdaIN): используйте AdaIN на каждом слое генератора, чтобы применять векторы стилей к картам объектов и получать контроль над стилем изображения.

StyleGAN хорошо справляется с такими задачами, как создание изображений с высоким разрешением, редактирование изображений и передача стилей, а сгенерированные изображения имеют высокую степень точности и разнообразия.

3.4 Другие применения GAN

Помимо вышеперечисленных вариантов, GAN широко используются во многих других областях, включая, помимо прочего:

• улучшение данных: в случае недостаточности данных,Сгенерируйте новые образцы данных с помощью GAN,Набор данных для силовых тренировок.
• Восстановление изображения: используйте GAN для восстановления поврежденных или утерянных частей изображения и восстановления целостности изображения.
• Реконструкция со сверхвысоким разрешением: используйте GAN для реконструкции изображений с низким разрешением в изображения с высоким разрешением, чтобы улучшить четкость изображения.
• Генерация текста. В области обработки естественного языка GAN используется для генерации высококачественного текстового контента.
• Медицинская визуализация: в области медицины,GAN используется для создания синтетических медицинских изображений.,Это помогает повысить точность и эффективность диагностики.
• Разработка игр: GAN используется для создания изображений и текстур в играх для повышения реализма и разнообразия игровой графики.

4. Резюме

Генеративно-состязательные сети (GAN) как важная инновация в области глубокого обучения предоставляют мощные инструменты для генерации и моделирования данных. Благодаря конфронтационному обучению генератора и дискриминатора GAN может генерировать высококачественные изображения, текст и другие типы данных. Такие варианты, как DCGAN, CycleGAN и StyleGAN, еще больше расширяют область применения и производительность GAN. Рождение и развитие GAN не только способствовало исследованию генеративных моделей, но и вдохновило людей на размышления и инновации в области алгоритмов машинного обучения. По мере увеличения вычислительных ресурсов и совершенствования алгоритмов сценарии применения GAN будут продолжать расширяться, и ее потенциал в создании и обработке сложных данных будет постепенно раскрываться.