జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్‌లు లేదా GAN లు ఉపయోగించి ఒక ఉత్పాదక మోడలింగ్ విధానం లోతైన అభ్యాసం ఉప-మోడల్ విధానాన్ని ఉపయోగించి డేటాను రూపొందించడానికి ఒక తెలివైన పద్ధతిలో మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం. ఈ వ్యాసంలో, “GAN లు అంటే ఏమిటి” అని వివరంగా అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తాము. ఈ వ్యాసంలో ఈ క్రింది విషయాలు ఉన్నాయి:
- జనరేటివ్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి?
- జనరేటివ్ విరోధి నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
- ఉత్పాదక విరోధి నెట్వర్క్ యొక్క సవాళ్లు?
- జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్స్ అప్లికేషన్స్
జనరేటివ్ మోడల్స్ అంటే ఏమిటి?
ఉత్పాదక నమూనాలు ఒకదాన్ని ఉపయోగించే నమూనాలు తప్ప మరొకటి కాదు విధానం. ఉత్పాదక నమూనాలో, డేటాలో నమూనాలు ఉన్నాయి, అంటే ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ X. కానీ దీనికి అవుట్పుట్ వేరియబుల్ Y లేదు. ఉత్పాదక నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ మాత్రమే ఉపయోగిస్తాము మరియు ఇది తెలియని అవుట్పుట్ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ నుండి నమూనాలను గుర్తిస్తుంది. మరియు శిక్షణ డేటా ఆధారంగా మాత్రమే.
లో , ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ నుండి models హాజనిత నమూనాలను సృష్టించే దిశగా మేము మరింత సమం చేస్తున్నాము, ఈ రకమైన మోడలింగ్ను వివక్షత మోడలింగ్ అంటారు. వర్గీకరణ సమస్యలో, ఉదాహరణ ఏ తరగతికి చెందినదో మోడల్ వివక్ష చూపాలి. మరోవైపు, ఇన్పుట్ పంపిణీలో క్రొత్త ఉదాహరణలను సృష్టించడానికి లేదా రూపొందించడానికి పర్యవేక్షించబడని నమూనాలు ఉపయోగించబడతాయి.
జనరేటివ్ మోడళ్లను లేమాన్ పరంగా నిర్వచించటానికి, ఉత్పాదక నమూనాలు, నమూనా నుండి క్రొత్త ఉదాహరణలను ఉత్పత్తి చేయగలవు, అవి ఇతర ఉదాహరణలతో సమానంగా ఉండటమే కాకుండా వేరు చేయలేవు.
ఉత్పాదక నమూనా యొక్క అత్యంత సాధారణ ఉదాహరణ a ఇది తరచూ వివక్షత లేని నమూనాగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఉత్పాదక నమూనాల యొక్క ఇతర ఉదాహరణలు గాస్సియన్ మిక్చర్ మోడల్ మరియు జనరల్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్స్ అనే ఆధునిక ఉదాహరణ. GAN లు అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం?
జనరేటివ్ విరోధి నెట్వర్క్ అంటే ఏమిటి?
ఉత్పాదక విరోధి నెట్‌వర్క్‌లు లేదా GAN లు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం కోసం ఉపయోగించబడే లోతైన అభ్యాస-ఆధారిత ఉత్పాదక నమూనా. ఇది ప్రాథమికంగా ఇద్దరు పోటీపడే వ్యవస్థ నరాల నెట్వర్క్ డేటాలో వైవిధ్యాలను సృష్టించడానికి లేదా ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒకదానితో ఒకటి పోటీపడండి.
దీనిని మొట్టమొదట 2014 లో ఒక పేపర్‌లో ఇయాన్ గుడ్‌ఫెలో వర్ణించారు మరియు ప్రామాణిక మరియు చాలా స్థిరమైన మోడల్ సిద్ధాంతాన్ని అలెక్ రాడ్‌ఫోర్డ్ 2016 లో ప్రతిపాదించారు, దీనిని DCGAN (డీప్ కన్వల్యూషనల్ జనరల్ అడ్వర్‌సేరియల్ నెట్‌వర్క్స్) అని పిలుస్తారు. నేడు ఉనికిలో ఉన్న చాలా మంది GAN లు DCGAN నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తున్నారు.
GANs నిర్మాణం రెండు ఉప-నమూనాలను కలిగి ఉంటుంది జనరేటర్ మోడల్ ఇంకా వివక్షత మోడల్. GAN లు వాస్తవానికి ఎలా పనిచేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
GAN లు ఎలా పని చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడానికి, దానిని విచ్ఛిన్నం చేద్దాం.
- జనరేటివ్ - దీని అర్థం మోడల్ అనుసరిస్తుంది విధానం మరియు ఒక ఉత్పాదక నమూనా.
- విరోధి - మోడల్ ఒక విరోధి నేపధ్యంలో శిక్షణ పొందుతుంది
- నెట్వర్క్ - మోడల్ శిక్షణ కోసం, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అల్గారిథమ్‌లుగా ఉపయోగిస్తుంది.
GAN లలో, ఒక జెనరేటర్ నెట్వర్క్ ఉంది, అది ఒక నమూనాను తీసుకొని డేటా యొక్క నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు దీని తరువాత, బైనరీని ఉపయోగించి నిజమైన నమూనా నుండి డేటా ఉత్పత్తి చేయబడిందా లేదా తీసుకోబడిందా అని డిస్క్రిమినేటర్ నెట్వర్క్ నిర్ణయిస్తుంది. సిగ్మోయిడ్ ఫంక్షన్ సహాయంతో సమస్య 0 నుండి 1 పరిధిలో అవుట్పుట్ను ఇస్తుంది.
ఉత్పాదక నమూనా డేటా పంపిణీని శిక్షణ దశ తరువాత, వివక్షత తప్పు చేసే సంభావ్యత గరిష్టీకరించే విధంగా విశ్లేషిస్తుంది. మరోవైపు, డిస్క్రిమినేటర్ ఒక నమూనాపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది నమూనా నిజమైన డేటా నుండి వస్తుందనే సంభావ్యతను అంచనా వేస్తుంది మరియు జనరేటర్ కాదు.
క్రింద ఇచ్చిన గణిత సూత్రంలో మొత్తం ప్రక్రియను లాంఛనప్రాయంగా చేయవచ్చు.
పై సూత్రంలో:
జి = జనరేటర్
డి = వివక్షత
Pdata (x) = నిజమైన డేటా పంపిణీ
c లో లింక్డ్ జాబితాను అమలు చేయడం
Pdata (z) = జనరేటర్ పంపిణీదారు
x = నిజమైన డేటా నుండి నమూనా
z = జనరేటర్ నుండి నమూనా
D (x) = వివక్షత నెట్వర్క్
G (z) = జనరేటర్ నెట్వర్క్
ఇప్పుడు GAN కోసం శిక్షణా భాగం వస్తుంది, దీనిని 2 భాగాలుగా విభజించవచ్చు, ఇవి వరుసగా చేయబడతాయి.
GAN కి ఎలా శిక్షణ ఇవ్వాలి?
1 వ భాగము:
వివక్షకు శిక్షణ ఇవ్వండి మరియు జెనరేటర్‌ను స్తంభింపజేయండి, అంటే జనరేటర్ కోసం శిక్షణను తప్పుగా మార్చారు మరియు నెట్వర్క్ ఫార్వర్డ్ పాస్ మాత్రమే చేస్తుంది మరియు బ్యాక్-ప్రచారం వర్తించదు.
రెండు స్ట్రింగ్ ఎలా పోల్చాలి
ప్రాథమికంగా వివక్షకుడికి నిజమైన డేటాతో శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది మరియు వాటిని సరిగ్గా అంచనా వేయగలదా అని తనిఖీ చేస్తుంది మరియు వాటిని నకిలీగా గుర్తించడానికి నకిలీ డేటాతో సమానంగా ఉంటుంది.
పార్ట్ 2:
జెనరేటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వండి మరియు వివక్షతను స్తంభింపజేయండి. ఈ దశలో, మేము మొదటి దశ నుండి ఫలితాలను పొందుతాము మరియు మునుపటి రాష్ట్రం నుండి మెరుగ్గా ఉండటానికి వాటిని ఉపయోగించుకోవచ్చు మరియు వివక్షతను బాగా మోసం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తాము.
శిక్షణ కోసం దశలు
- సమస్యను నిర్వచించండి - సమస్యను నిర్వచించండి మరియు డేటాను సేకరించండి.
- GAN యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ ఎంచుకోండి - మీ సమస్యను బట్టి మీ GAN ఎలా ఉండాలో ఎంచుకోండి.
- రియల్ డేటాపై రైలు వివక్షత - వివక్షకుడికి నిజమైన డేటాతో శిక్షణ ఇవ్వండి, వాటిని n సంఖ్యల కోసం వాస్తవంగా అంచనా వేయండి.
- జనరేటర్ కోసం నకిలీ ఇన్‌పుట్‌లను రూపొందించండి - జనరేటర్ నుండి నకిలీ నమూనాలను రూపొందించండి
- నకిలీ డేటాపై రైలు వివక్షత - ఉత్పత్తి చేసిన డేటాను నకిలీగా అంచనా వేయడానికి వివక్షకు శిక్షణ ఇవ్వండి.
- వివక్షత యొక్క అవుట్పుట్తో రైలు జనరేటర్ - వివక్షత లేని అంచనాలను పొందిన తరువాత, వివక్షతను మోసం చేయడానికి జనరేటర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వండి
జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్ యొక్క సవాళ్లు
GAN ల భావన చాలా మనోహరమైనది కాని దాని మార్గంలో చాలా అడ్డంకులు కలిగించే చాలా ఎదురుదెబ్బలు ఉన్నాయి. GAN లు ఎదుర్కొంటున్న కొన్ని ప్రధాన సవాళ్లు:
- స్థిరత్వం వివక్షత మరియు జనరేటర్ మధ్య అవసరం, లేకపోతే మొత్తం నెట్వర్క్ పడిపోతుంది. ఒకవేళ, వివక్షత చాలా శక్తివంతంగా ఉంటే, జెనరేటర్ పూర్తిగా శిక్షణ ఇవ్వడంలో విఫలమవుతుంది. మరియు నెట్వర్క్ చాలా తేలికగా ఉంటే, ఏదైనా చిత్రం నెట్‌వర్క్‌ను పనికిరానిదిగా చేస్తుంది.
- నిర్ణయించడంలో GAN లు ఘోరంగా విఫలమవుతాయి వస్తువుల స్థానం ఆ ప్రదేశంలో వస్తువు ఎన్నిసార్లు సంభవించాలి అనే పరంగా.
- 3-D దృక్పథం GAN లను అర్థం చేసుకోలేక పోవడంతో ఇబ్బంది పెడుతుంది దృష్టికోణం , ఇది తరచుగా 3-d వస్తువు కోసం ఫ్లాట్ ఇమేజ్ ఇస్తుంది.
- GAN లను అర్థం చేసుకోవడంలో సమస్య ఉంది ప్రపంచ వస్తువులు . ఇది సమగ్ర నిర్మాణాన్ని వేరు చేయలేము లేదా అర్థం చేసుకోదు.
- కొత్త రకాల GAN లు మరింత అధునాతనమైనవి మరియు ఈ లోపాలను పూర్తిగా అధిగమించగలవు.
ఉత్పాదక విరోధి నెట్వర్క్ అనువర్తనాలు
కిందివి GAN ల యొక్క కొన్ని అనువర్తనాలు.
వీడియోలో తదుపరి ఫ్రేమ్ యొక్క అంచనా
వీడియో ఫ్రేమ్‌లో భవిష్యత్ సంఘటనల అంచనా GAN ల సహాయంతో సాధ్యమవుతుంది. DVD-GAN లేదా ద్వంద్వ వీడియో వివక్షత GAN 48 ఫ్రేమ్‌ల పొడవు వరకు గుర్తించదగిన విశ్వసనీయత కలిగిన 256 × 256 వీడియోలను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఇది నిఘాతో సహా వివిధ ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది, దీనిలో వర్షం, ధూళి, పొగ మొదలైన ఇతర కారణాల వల్ల వక్రీకరించే ఫ్రేమ్‌లోని కార్యకలాపాలను మేము నిర్ణయించగలము.
ఇమేజ్ జనరేషన్‌కు టెక్స్ట్
ఆబ్జెక్ట్-డ్రైవ్ అటెన్టివ్ GAN (obj-GAN), టెక్స్ట్-టు-ఇమేజ్ సంశ్లేషణను రెండు దశల్లో చేస్తుంది. సెమాంటిక్ లేఅవుట్ను రూపొందించడం ప్రారంభ దశ మరియు తరువాత డి-కన్వల్యూషనల్ ఇమేజ్ జనరేటర్ ఉపయోగించి చిత్రాన్ని సింథసైజ్ చేయడం ద్వారా చిత్రాన్ని రూపొందించడం చివరి దశ.
టేబుల్ డెవలపర్ ఏమి చేస్తారు
శీర్షికలు, లేఅవుట్‌లను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా చిత్రాలను రూపొందించడానికి మరియు పదాలను సంశ్లేషణ చేయడం ద్వారా వివరాలను మెరుగుపరచడానికి ఇది తీవ్రంగా ఉపయోగించబడుతుంది. స్టోరీగ్యాన్స్ గురించి మరొక అధ్యయనం ఉంది, ఇది మొత్తం స్టోరీబోర్డులను కేవలం పేరాగ్రాఫ్ల నుండి సంశ్లేషణ చేస్తుంది.
చిత్రం యొక్క తీర్మానాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది
సూపర్-రిజల్యూషన్ జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్వర్క్ లేదా SRGAN అనేది తక్కువ రిజల్యూషన్ ఉన్న చిత్రాల నుండి సూపర్-రిజల్యూషన్ చిత్రాలను చక్కటి వివరాలతో మరియు మంచి నాణ్యతతో ఉత్పత్తి చేయగల GAN.
అనువర్తనాలు అపారమైనవి, తక్కువ-రిజల్యూషన్ ఉన్న చిత్రం నుండి ఉత్పత్తి చేయబడిన చక్కటి వివరాలతో అధిక నాణ్యత గల చిత్రాన్ని imagine హించుకోండి. తక్కువ-రిజల్యూషన్ చిత్రాలలో వివరాలను గుర్తించడానికి ఇది అందించే సహాయం నిఘా, డాక్యుమెంటేషన్, భద్రత, నమూనాలను గుర్తించడం మొదలైన వాటితో సహా విస్తృత ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.
ఇమేజ్ టు ఇమేజ్ ట్రాన్స్లేషన్
పిక్స్ 2 పిక్స్ GAN అనేది సాధారణ ప్రయోజన ఇమేజ్-ఇమేజ్-ట్రాన్స్లేషన్ కోసం రూపొందించిన మోడల్.
ఇంటరాక్టివ్ ఇమేజ్ జనరేషన్
ఇంటరాక్టివ్ చిత్రాలను రూపొందించడానికి GAN లను ఉపయోగించవచ్చు, కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ లాబొరేటరీ (CSAIL) ఒక GAN ను అభివృద్ధి చేసింది, ఇది 3-D మోడళ్లను వాస్తవిక లైటింగ్ మరియు ఆకారం మరియు ఆకృతి సవరణ ద్వారా ప్రారంభించబడిన ప్రతిబింబాలతో ఉత్పత్తి చేయగలదు.
ఇటీవల, పరిశోధకులు ఒక వ్యక్తి యొక్క కదలిక ద్వారా యానిమేట్ చేయబడిన పునర్నిర్మించిన ముఖాన్ని సంశ్లేషణ చేయగల ఒక నమూనాతో ముందుకు వచ్చారు, అదే సమయంలో ముఖం యొక్క రూపాన్ని సంరక్షిస్తారు.
ఇది ‘వాట్ ఆర్ గాన్స్’ నేర్చుకున్న ఈ వ్యాసం చివరకి మనలను తీసుకువస్తుంది. ఈ ట్యుటోరియల్‌లో మీతో పంచుకున్న అన్ని విషయాలతో మీరు స్పష్టంగా ఉన్నారని నేను ఆశిస్తున్నాను.
“వాట్ ఆర్ ఆర్ గాన్స్” పై మీరు ఈ కథనాన్ని కనుగొంటే, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా 250,000 కంటే ఎక్కువ సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ.
మీ ప్రయాణంలో అడుగడుగునా మీకు సహాయం చేయడానికి మేము ఇక్కడ ఉన్నాము మరియు విద్యార్థులు మరియు నిపుణుల కోసం రూపొందించిన పాఠ్యాంశాలను రూపొందించండి. . ఈ కోర్సు మీకు పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్‌లోకి రావడానికి మరియు వివిధ మరియు ప్రధాన మరియు అధునాతన పైథాన్ భావనలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది వంటి
మీకు ఏవైనా ప్రశ్నలు వస్తే, “GAN లు ఏమిటి” అనే వ్యాఖ్యల విభాగంలో మీ ప్రశ్నలన్నింటినీ అడగడానికి సంకోచించకండి మరియు మా బృందం సమాధానం ఇవ్వడానికి సంతోషిస్తుంది.