کارکرد شبکه GAN

Question

 سلام.

کارکرد شبکه GAN را مطالعه کردم ولی دقیق در مورد اعمال نویز و ساختار جنریتور را دقیق متوجه نشدم کسی مسلطه لطفا راهنمایی کنه

Answer 1

شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) یک معماری یادگیری عمیق برای مدل‌های مولد هستند. نویز یک ورودی تصادفی است که به شبکه ژنراتور وارد می شود. سپس شبکه مولد نویز را به یک توزیع داده هدف مانند یک تصویر ترسیم می کند. شبکه تفکیک کننده سعی می کند تشخیص دهد که داده های تولید شده واقعی یا جعلی هستند. شبکه مولد سعی می کند با تولید داده هایی که شبیه به داده های واقعی است، شبکه تفکیک کننده را فریب دهد. سپس این دو شبکه به شیوه ای خصمانه با یکدیگر رقابت می کنند، جایی که تولید کننده سعی می کند داده های بهتری تولید کند و متمایز کننده سعی می کند داده های جعلی را بهتر شناسایی کند. ساختار ژنراتور می تواند متفاوت باشد، اما یک ساختار رایج استفاده از یک شبکه عصبی عمیق با لایه های دکانولوشن برای ارتقاء نویز به توزیع داده هدف است.

Answer 2

شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) یک مدل یادگیری عمیق هستند که می‌توانند داده‌های جدیدی را تولید کنند که شبیه داده‌های واقعی است. آنها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند: یک شبکه مولد و یک شبکه تشخیصگر.

شبکه مولد وظیفه تولید داده‌های جدید را بر عهده دارد. این کار را با استفاده از یک بردار نویز به عنوان ورودی انجام می‌دهد. سپس شبکه مولد از این بردار نویز برای تولید داده‌هایی استفاده می‌کند که شبیه داده‌های واقعی است.

شبکه تشخیصگر وظیفه تشخیص داده‌های واقعی از داده‌های جعلی را بر عهده دارد. این کار را با استفاده از یک مجموعه داده از داده‌های واقعی و داده‌های جعلی انجام می‌دهد. شبکه تشخیصگر سپس از این داده‌ها برای یادگیری نحوه تشخیص داده‌های واقعی از داده‌های جعلی استفاده می‌کند.

شبکه‌های GAN با آموزش شبکه‌های مولد و تشخیصگر به طور همزمان کار می‌کنند. شبکه مولد سعی می‌کند داده‌هایی تولید کند که شبکه تشخیصگر نتواند آنها را تشخیص دهد. شبکه تشخیصگر سعی می‌کند داده‌های واقعی را از داده‌های جعلی تشخیص دهد.

این فرآیند تا زمانی که شبکه‌های مولد و تشخیصگر به تعادل برسند ادامه می‌یابد. در این نقطه، شبکه مولد می‌تواند داده‌هایی تولید کند که از نظر کیفیت با داده‌های واقعی قابل تشخیص نیست.

نویز یک بردار اعداد تصادفی است که به عنوان ورودی به شبکه مولد داده می‌شود. نویز به شبکه مولد کمک می‌کند تا داده‌های جدیدی تولید کند که متنوع و جالب است.

ساختار شبکه مولد معمولاً یک شبکه عصبی پیچشی است. شبکه عصبی پیچشی یک نوع شبکه عصبی است که برای پردازش داده‌های تصویری مناسب است. شبکه عصبی پیچشی می‌تواند از داده‌های تصویری یاد بگیرد و داده‌های جدیدی تولید کند که شبیه داده‌های واقعی است.