Generativní Adversariální Sítě: Hlubší Pohléd
Generativní adversariální sítě (GAN) se stávají významnou technologií s obrovským potenciálem v nejrůznějších oblastech. Od vylepšování starých fotografií, přes modifikaci hlasu, až po aplikace v medicíně a dalších odvětvích, jejich možnosti jsou rozmanité.
Tato pokročilá technologie může významně přispět k rozvoji vašich produktů a služeb. Stejně tak ji lze využít pro zlepšení kvality snímků a zachování vzpomínek ve vyšší kvalitě.
Přestože sítě GAN nabízejí mnoho výhod, někteří lidé vyjadřují obavy ohledně jejich potenciálního zneužití.
Ale jak vlastně tato technologie funguje?
V tomto článku se podrobněji podíváme na to, co GAN představují, jak fungují a kde všude se uplatňují.
Pojďme se tedy do toho rovnou pustit!
Co jsou generativní adversariální sítě?
Generative Adversarial Network (GAN) je systém strojového učení, který sestává ze dvou neuronových sítí. Tyto sítě spolu soutěží a snaží se dosáhnout co nejpřesnějších predikcí. Mohou generovat obrázky, originální hudbu, kresby a další typy dat.
Sítě GAN byly poprvé navrženy v roce 2014 počítačovým vědcem Ianem Goodfellowem a jeho kolegy. Jsou to unikátní hluboké neuronové sítě, které jsou schopny generovat nová data podobná těm, na kterých byly trénovány. Fungují na principu hry s nulovým součtem, kde jeden agent prohrává, zatímco druhý vítězí.
Původně byly GAN koncipovány jako generativní model pro strojové učení, především bez dohledu. Nicméně se ukázaly jako užitečné i pro učení s úplným dohledem, částečným dohledem a učení s posilováním.
Dva klíčové bloky, které tvoří GAN, jsou:
- Generátor: Jedná se o konvoluční neuronovou síť, která vytváří výstupy podobné reálným datům.
- Diskriminátor: Je to dekonvoluční neuronová síť, která dokáže rozpoznat uměle vytvořené výstupy.
Základní Pojmy
Pro lepší pochopení principů GAN je důležité se seznámit s některými souvisejícími koncepty.
Strojové učení (ML)
Strojové učení (ML) je odvětví umělé inteligence (AI), které se zabývá učením a vytvářením modelů pomocí dat. Cílem je zvýšení výkonu a přesnosti při provádění úkolů, rozhodování nebo predikcí.
Algoritmy ML vytvářejí modely na základě trénovacích dat a neustále se zlepšují učením. Nacházejí uplatnění v mnoha oblastech, včetně počítačového vidění, automatizovaného rozhodování, filtrování e-mailů, medicíny, bankovnictví, kybernetické bezpečnosti, rozpoznávání řeči a systémů doporučení.
Diskriminační Model
V kontextu hlubokého učení a strojového učení slouží diskriminační model jako klasifikátor. Rozlišuje mezi různými úrovněmi nebo třídami.
Například se dá použít k rozlišování mezi různými druhy ovoce nebo zvířat.
Generativní Model
Generativní modely vytvářejí nové, realistické obrázky z náhodných vzorků. Učí se z reálných obrázků různých objektů a snaží se vytvářet jejich vlastní realistické kopie. Existují dva hlavní typy generativních modelů:
- Variační Autoenkodéry: Používají kodéry a dekodéry, které fungují jako samostatné neuronové sítě. Realistický obraz se nejprve zpracuje kodérem, který ho převede na vektor v latentním prostoru. Poté dekodér provede interpretaci a vytvoří realistickou kopii obrazu. Kvalita obrazu se postupně zlepšuje s trénováním dekodéru.
- Generativní Adversariální Sítě (GAN): Jak bylo zmíněno výše, GAN je hluboká neuronová síť schopná generovat nová, podobná data na základě vstupních dat. Spadá do kategorie strojového učení bez dohledu.
Učení s Dohledem
Při učení s dohledem je stroj trénován pomocí označených dat, což znamená, že každé datové položce je přiřazena správná odpověď. Stroj analyzuje trénovací data a vytváří přesné výstupy na základě těchto označení.
Učení Bez Dohledu
Učení bez dohledu probíhá pomocí neoznačených a neklasifikovaných dat. Algoritmus strojového učení tak musí pracovat bez jakéhokoli vedení. Úkolem stroje je kategorizovat data na základě vzorů, podobností a rozdílů, a to bez předchozího trénování dat.
Sítě GAN se tedy používají při učení bez dohledu v ML. Využívají dva modely, generátor a diskriminátor, které dokáží automaticky odhalovat a učit se vzory z vstupních dat.
Pojďme se na tyto modely podívat podrobněji.
Struktura GAN
Termín „adversarial“ (protichůdný) v názvu GAN odkazuje na soupeření mezi generátorem a diskriminátorem. Cílem je zachytit, prozkoumat a replikovat variace dat v datové sadě.
Generátor
Generátor je neuronová síť, která se učí generovat falešné datové body (například obrázky nebo zvuk), které vypadají realisticky. Neustálým učením se zdokonaluje.
Data generovaná generátorem slouží jako negativní příklad pro diskriminátor. Generátor jako vstup používá náhodný vektor s pevnou délkou a vytváří výstup, který se následně posílá diskriminátoru. Diskriminátor posuzuje, zda je výstup skutečný nebo falešný.
Trénink generátoru zahrnuje následující komponenty:
- Šumové vstupní vektory
- Generátorová síť pro transformaci náhodného vstupu na datovou instanci
- Diskriminační síť pro klasifikaci generovaných dat
- Ztráta generátoru penalizuje generátor, pokud nedokáže oklamat diskriminátor
Generátor se chová jako „padělatel“, který se snaží vytvářet realistická data, aby oklamal diskriminátor. I když v počátečních fázích nemusí být výsledky příliš úspěšné, neustále se zlepšuje, dokud neprodukuje vysoce kvalitní data, která dokáží diskriminátor obelstít. V této fázi lze použít pouze generátor, bez nutnosti diskriminátoru.
Diskriminátor
Diskriminátor je neuronová síť, která rozlišuje mezi falešnými a skutečnými daty. Stejně jako generátor hraje klíčovou roli během tréninkové fáze.
Chová se jako „policie“, která chytá „padělatele“ (falešná data z generátoru). Jeho cílem je odhalovat falešné obrazy a anomálie v datových instancích.
Jak už bylo řečeno, generátor se neustále učí a zlepšuje, dokud nedosáhne takové úrovně, že dokáže sám generovat vysoce kvalitní data bez diskriminátoru. Pokud diskriminátor nedokáže rozlišit mezi daty z generátoru a skutečnými daty, je možné používat pouze generátor.
Jak GAN Fungují?
Generativní adversariální sítě (GAN) fungují na základě následujících principů:
- Generativní model, který popisuje způsob generování dat.
- Prostředí, kde probíhá trénink modelu.
- Hluboké neuronové sítě, které se používají jako algoritmy AI pro trénink.
Dvě neuronové sítě GAN (generátor a diskriminátor) se používají pro soupeření. Generátor zpracovává vstupní data (např. zvukové soubory, obrázky) a vytváří podobné datové instance. Diskriminátor ověřuje, zda je daná datová instance autentická.
Příkladem může být ověření, zda je zadaný obrázek skutečný nebo falešný. Do generátoru se vloží ručně generovaná data, která se transformují na nové, replikované obrázky. Generátor se přitom snaží dosáhnout toho, aby všechny generované obrázky byly považovány za autentické, i když tomu tak není. Chce vytvářet přijatelné výsledky a vyhnout se odhalení.
Výstup z generátoru je poslán do diskriminátoru spolu se sadou obrázků ze skutečných dat. Diskriminátor má za úkol posoudit, zda jsou obrázky autentické. Bez ohledu na to, jak moc se generátor snaží napodobovat, diskriminátor mu v tom brání a pomáhá rozlišit skutečná data od falešných.
Diskriminátor posuzuje falešná i skutečná data a vrací pravděpodobnost 0 nebo 1. Hodnota 1 značí pravost, zatímco 0 značí falzifikát.
Celý proces zahrnuje dvě zpětnovazební smyčky:
- Generátor je spojen se zpětnovazební smyčkou s diskriminátorem
- Diskriminátor je spojen se zpětnovazební smyčkou se sadou skutečných obrázků
Trénink GAN funguje díky tomu, že se trénuje generátor i diskriminátor. Generátor se učí vytvářet lepší falešné vstupy a diskriminátor se učí lépe je rozpoznávat. Celý proces je dynamický.
Diskriminátor je konvoluční síť, která dokáže kategorizovat obrázky. Funguje jako binární klasifikátor, který označuje obrázky jako falešné nebo skutečné.
Generátor naopak představuje inverzní konvoluční síť, která odebírá náhodné vzorky dat a vytváří obrázky. Diskriminátor ověřuje data pomocí technik downsamplingu, jako je max-pooling.
Obě sítě se snaží optimalizovat protichůdnou funkci ztráty. Jejich ztráty je nutí tlačit se proti sobě ještě intenzivněji.
Typy GAN
Existuje několik typů generativních adversariálních sítí, které se liší svou implementací. Mezi nejčastěji používané typy GAN patří:
- Podmíněný GAN (CGAN): Tato technika hlubokého učení zahrnuje specifické podmíněné parametry, které pomáhají rozlišovat mezi skutečnými a falešnými daty. Generátor přidává parametr „y“ pro vytvoření odpovídajících dat. K diskriminátoru jsou přidány štítky pro ověření autenticity dat.
- Vanilla GAN: Je to jednoduchý typ GAN, kde generátor i diskriminátor používají vícevrstvé perceptrony. Algoritmy jsou zde jednoduché a optimalizují matematickou rovnici pomocí stochastického gradientního sestupu.
- Deep Convolutional GAN (DCGAN): Tato oblíbená implementace GAN využívá spíše konvoluční sítě (ConvNets) než vícevrstvé perceptrony. ConvNets se aplikují bez použití technik, jako je max-pooling nebo plně propojené vrstvy.
- Super Resolution GAN (SRGAN): Tento typ GAN využívá hlubokou neuronovou síť a protichůdnou síť pro generování vysoce kvalitních obrazů. SRGAN je zvláště užitečný při efektivním převzorkování původních obrázků s nízkým rozlišením pro vylepšení jejich detailů.
- Laplaciánská pyramida GAN (LAPGAN): Je to inverzibilní lineární reprezentace, která zahrnuje několik pásmově propustných obrázků umístěných v osmi mezerách od sebe s nízkofrekvenčními zbytky. LAPGAN využívá několik diskriminátorů a generátorů a několik úrovní Laplaciových pyramid.
LAPGAN je často používaný typ GAN, který dosahuje vysoké kvality generovaných obrazů. Obrazy se nejprve v každé pyramidové vrstvě převzorkují dolů, poté se v každé vrstvě zvýší jejich rozlišení s přidáním šumu, dokud se nedosáhne původní velikosti.
Aplikace GAN
Generativní adversariální sítě nacházejí uplatnění v mnoha oblastech:
Věda
GAN mohou poskytnout přesný a rychlejší způsob modelování formování vysokoenergetických paprsků a provádění fyzikálních experimentů. Dále se dají trénovat pro odhadování úzkých míst při simulacích částicové fyziky. Sítě GAN mohou urychlit simulace, zlepšit jejich věrnost, pomoci při studiu temné hmoty a vylepšit astronomické snímky.
Videohry
Herní průmysl využívá GAN pro vylepšení 2D dat s nízkým rozlišením používaných ve starších hrách. Pomocí trénování obrázků lze taková data převést na rozlišení 4K nebo vyšší. Kromě toho lze data převzorkovat a přizpůsobit skutečnému rozlišení hry.
S pomocí tréninku dokáží GAN nabídnout ostřejší a jasnější 2D obrazy a zároveň zachovat původní detaily, jako jsou barvy. Mezi hry, které využívají GAN, patří například Resident Evil Remake, Final Fantasy VIII a IX.
Umění a Móda
GAN se používají pro generování uměleckých děl, vytváření obrázků lidí, kteří nikdy neexistovali, malování fotografií nebo navrhování virtuálních módních modelů. Další využití nacházejí v generování stínů a skic.
Reklama
Využití GAN pro tvorbu reklam šetří čas a zdroje. Můžete si například vygenerovat virtuálního modela, který bude prezentovat vaše šperky. Díky tomu ušetříte na nákladech spojených s pronájmem modelky a studia, dopravou, fotografem, vizážistou atd. To je velkou výhodou především pro začínající firmy, které si takové náklady nemohou dovolit.
Syntéza Zvuku
Pomocí GAN můžete vytvářet zvukové soubory z různých zvukových klipů. Tato technologie je známá jako generativní zvuk. Generativní zvuk využívá neuronové sítě ke studiu statistických vlastností zdroje zvuku a jejich následné reprodukci v daném kontextu.
Přenos Učení
Pokročilé metody přenosu učení využívají GAN pro zarovnání moderních funkcí, jako je hluboké učení. Za tímto účelem se zdroj a cíl předají diskriminátoru, který určí kontext. Výsledek se poté zpětně šíří prostřednictvím kodéru, aby se model mohl dále učit.
Další Aplikace GAN:
- Diagnostika oční choroby (např. glaukom)
- Vizualizace průmyslového designu, interiérového designu, oděvů, bot, tašek
- Rekonstrukce forenzních rysů obličeje
- Vytváření 3D modelů objektů z obrázků, modelování pohybových vzorů ve videu
- Simulace stárnutí obličeje
- Rozšiřování dat
- Vylepšení zobrazení ulic
- Tvorba nových obrázků
- Generování řídicích vstupů do nelineárního dynamického systému
- Analýza dopadů klimatických změn na budovy
- Vytváření tváře osoby na základě hlasového vstupu
- Vytváření nových molekul pro léčbu rakoviny, fibrózy a zánětu
- Animace gifů
Aplikací GAN je mnoho a jejich využití se neustále rozšiřuje. Bohužel existují i případy zneužití této technologie. GAN se používají pro vytváření falešných videí a obrázků, generování realistických profilů na sociálních sítích, které nikdy neexistovaly, a šíření falešné pornografie nebo videí politických kandidátů.
Ačkoli GAN mohou být přínosné v mnoha oblastech, jejich zneužití může mít katastrofální následky. Proto je důležité dodržovat správné postupy a etické zásady při jejich používání.
Závěr
GAN jsou pozoruhodným příkladem moderní technologie. Poskytují jedinečné a efektivnější způsoby generování dat a pomáhají ve funkcích, jako je vizuální diagnostika, syntéza obrazu, výzkum, rozšiřování dat a umění.
Může vás také zajímat problematika platforem strojového učení s nízkým a bez kódu pro vytváření inovativních aplikací.