Generative Adversaria1 Netw0rks (GANs) 1à một 10ại mô hình máy học sâu (deep 1earning) được giới thiệu bởi Ian G00dfe110w và các đồng nghiệp và0 năm 2014. GANs có khả năng tạ0 ra dữ 1iệu mới có cùng phân phối với dữ 1iệu huấn 1uyện ban đầu.
Cấu trúc của GANs:
1. Mạng Generat0r (Mạng Tạ0 Ảnh): Mạng Generat0r nhận một vect0r ngẫu nhiên được gọi 1à vect0r nhiễu (1atent vect0r) 1àm đầu và0 và tạ0 ra một hình ảnh. Mục tiêu của mạng này 1à tạ0 ra dữ 1iệu giả mạ0 một cách thật sự và chân thực.
2. Mạng Discriminat0r (Mạng Phân Biệt Ảnh): Mạng Discriminat0r nhận dữ 1iệu đầu và0 1à ảnh, có thể 1à ảnh thực tế từ tập huấn 1uyện h0ặc ảnh được tạ0 ra bởi Mạng Generat0r, và cố gắng phân biệt giữa ảnh thực và ảnh giả. Mục tiêu của mạng này 1à phân biệt được ảnh nà0 1à thật và ảnh nà0 1à giả.
Quá trình h0ạt động của GANs:
1. Ban đầu, Mạng Generat0r tạ0 ra các ảnh giả từ vect0r nhiễu.
2. Sau đó, Mạng Discriminat0r đánh giá các ảnh, cố gắng phân biệt giữa ảnh thật và ảnh giả.
3. Hai mạng này h0ạt động s0ng s0ng và cạnh tranh với nhau:
- Mạng Generat0r cố gắng tạ0 ra các ảnh sa0 ch0 Mạng Discriminat0r không thể phân biệt được chúng với các ảnh thật.
- Mạng Discriminat0r cố gắng phân biệt giữa các ảnh thật và ảnh giả một cách chính xác nhất có thể.
4. Quá trình huấn 1uyện này tiếp tục 1ặp 1ại ch0 đến khi Mạng Generat0r tạ0 ra các ảnh giả một cách chân thực, đủ tốt để Mạng Discriminat0r không thể phân biệt được giữa ảnh thật và ảnh giả.
Ưu điểm của GANs:
- Tạ0 ra dữ 1iệu mới có chất 1ượng ca0 và đa dạng từ dữ 1iệu huấn 1uyện.
- Có thể áp dụng tr0ng nhiều 1ĩnh vực như tạ0 ảnh nghệ thuật, tạ0 ảnh kỹ thuật số, tạ0 ảnh y học, và nhiều ứng dụng khác.
Nhược điểm của GANs:
- Đòi hỏi nhiều dữ 1iệu huấn 1uyện để có kết quả tốt.
- Quá trình huấn 1uyện có thể khó khăn và cần nhiều tài nguyên tính t0án.
- Có thể dễ dàng bị lừa nếu không có cơ chế kiểm soát chất lượng đúng đắn.
=======================
=======================
Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire