馃懇鈥嶐煉籔RACA W AI
portal o AI; newsy; artyku艂y; og艂oszenia o prac臋

S艂ownik poj臋膰 AI

Sieci GAN - Generative Adversarial Networks

Sieci GAN, czyli Generatywne Sieci Adwersarne (Generative Adversarial Networks), to zaawansowana koncepcja w dziedzinie uczenia maszynowego, kt贸ra zosta艂a po raz pierwszy wprowadzona przez Iana Goodfellowa i jego wsp贸艂pracownik贸w w 2014 roku. Ide膮 stoj膮c膮 za GANami jest przeciwstawienie sobie dw贸ch sieci neuronowych w ramach jednego procesu uczenia, co skutkuje generowaniem nowych, syntetycznych instancji danych, kt贸re s膮 trudne do odr贸偶nienia od rzeczywistych danych.

Pierwsz膮 z tych sieci jest generator, kt贸rego zadaniem jest tworzenie danych. Generator pr贸buje tworzy膰 sztuczne instancje danych (np. obrazy, teksty), kt贸re b臋d膮 na tyle realistyczne, aby mog艂y zosta膰 uznane za prawdziwe przez drug膮 sie膰 鈥 dyskryminator. Dyskryminator ma za zadanie oceni膰, czy otrzymany od generatora obiekt jest prawdziwy (tj. pochodzi z rzeczywistego zestawu danych) czy fa艂szywy (stworzony przez generator). W trakcie procesu uczenia sieci te "rywalizuj膮" ze sob膮: generator stara si臋 coraz lepiej oszukiwa膰 dyskryminatora, a dyskryminator uczy si臋 lepiej rozr贸偶nia膰 fa艂szywe obiekty od prawdziwych.

Proces uczenia sieci GAN mo偶na por贸wna膰 do gry, w kt贸rej generator stara si臋 tworzy膰 coraz to bardziej przekonuj膮ce fa艂szerstwa, podczas gdy dyskryminator staje si臋 coraz lepszym detektywem. Ta rywalizacja prowadzi do sytuacji, w kt贸rej obie sieci poprawiaj膮 swoje umiej臋tno艣ci do momentu, gdy generator jest w stanie tworzy膰 bardzo realistyczne dane, kt贸rych dyskryminator nie jest w stanie odr贸偶ni膰 od prawdziwych.

Sieci GAN znajduj膮 szerokie zastosowanie w r贸偶nych dziedzinach, takich jak generowanie realistycznych obraz贸w, wideo, muzyki, symulacje danych do nauki innych modeli maszynowych, a tak偶e w poprawie jako艣ci obraz贸w (np. zwi臋kszanie rozdzielczo艣ci) czy tworzeniu realistycznych scenariuszy w grach komputerowych i symulacjach. Ich unikalna zdolno艣膰 do generowania nowych, realistycznych danych otwiera nowe mo偶liwo艣ci w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.


« powr贸t