Демистификация генеративно-состязательных сетей (GAN): как они работают?

От создания знаменитостей до сочинения симфонии: как GAN меняют все, что мы знаем об искусственном интеллекте!

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это выдающийся прорыв в области искусственного интеллекта. Эти умные алгоритмы способны создавать удивительно реалистичный и творческий контент, от изображений и музыки до текста и многого другого. Но как они работают? Давайте отправимся в путешествие, чтобы разгадать секреты GAN и понять их внутреннюю работу!

Понимание GAN

В основе GAN лежит увлекательная игра, основанная на творчестве и суждениях. Представьте двух художников на художественном конкурсе: художника (Генератор) и искусствоведа (Дискриминатор). Миссия Генератора — создавать поддельные произведения искусства, а работа Дискриминатора — отличать поддельные произведения от настоящих.

Творческая дуэль

Соревнование начинается с того, что Генератор создает случайные произведения искусства, которые поначалу, вероятно, ужасны. Дискриминатор, будучи зорким критиком, внимательно изучает каждую работу и указывает на недостатки подделок. Теперь самое интересное — Генератор использует эту обратную связь, чтобы улучшать свои навыки и создавать более убедительные рисунки. Он продолжает улучшать свои творения, и с каждым раундом Дискриминатору становится все труднее отличить произведения искусства от настоящих шедевров.

Базовая реализация GAN

Теперь давайте рассмотрим базовую реализацию GAN с использованием Python, TensorFlow и Keras:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# Generator model
def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(256, input_shape=(100,), use_bias=False))
    model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.Dense(512))
    model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.Dense(784, activation='tanh'))
    model.add(layers.Reshape((28, 28, 1)))
    return model

# Discriminator model
def make_discriminator_model():
    model…