(←) предыдущая запись ; следующая запись (→)
Генеративно-состязательные нейросети (generative adversarial networks) — технология родом из 2014 для генерации реалистичных объектов. Например, для рисования картинок котиков по аналогии.
Состоит GAN из двух компонентов:
— нейросеть-генератор, которая учится по случайной затравке генерировать какую-то картинку;
— нейросеть-дискриминатор, которая учится отличать реальные картинки котиков из обучающей выборки от тех картинок, которые пришли из генератора. Это фактически классификатор
Мы поочерёдно учим каждую из частей. Задача дискриминатора поначалу довольно простая: тот случайный шум, который создаёт генератор, очень легко отличить от фотографии Барсика. Но по мере того как генератор учится создавать реалистичных котов, дискриминатору становится всё сложнее справляться и приходится реально научиться понимать, как выглядит реальный кот.
Задача генератора — научиться обманывать дискриминатор. Если генератор сумел нарисовать что-то, что дискриминатор принял за кота, молодец.
Так генератор и дискриминатор учат друг друга в соревновательном режиме.
(2/3)