Generative Adversarial Networks Là Gì | Giải Đáp Ngắn Gọn

Generative Adversarial Networks Là Gì | Giải Đáp Ngắn Gọn

Những năm gần đây, mô hình Generative Adversarial Networks thu hút được đông đảo các nhà khoa học tham gia nghiên cứu bởi có tính ứng dụng cao. Vậy thực chất Generative Adversarial Networks là gì?

Bài viết sau đây, Website Chuyên Nghiệp sẽ giúp bạn tìm hiểu về khái niệm, cấu trúc cũng như ứng dụng của mô hình này.

Khái niệm Generative Adversarial Networks là gì

Khái niệm Generative Adversarial Networks là gì
Khái niệm Generative Adversarial Networks là gì

Cụm từ Generative Adversarial Networks là gì? Đây là mạng sáng tạo đối nghịch và có tên ngắn phổ biến là GAN. Kiến trúc GAN đầu tiên được mô tả trong bài báo của nhóm Ian Goodfellow và cộng sự thiết kế vào năm 2014.

Trong đó, Generative có nghĩa là khả năng sinh ra, Adversarial là đối nghịch và Network là mạng (mô hình). Có tên gọi như vậy do GAN được cấu thành từ 2 mạng gọi là Generator và Discriminator luôn đối nghịch nhau trong quá trình train mạng.

Nói một cách dễ hiểu, GAN là lớp mô hình có khả năng sinh ra dữ liệu mới và kiến trúc của nó sử dụng nơ ron nhân tạo. Ví dụ như ảnh người thật nhưng không phải thật, bạn không thể phân biệt được.

Cấu trúc của mạng GAN

Sau khi bạn đã hiểu Generative Adversarial Networks là gì, Website Chuyên Nghiệp sẽ tiếp tục chia sẻ về cấu trúc của mô hình này. GAN cấu tạo từ 2 mạng thần kinh là Generator và Discriminator.

Generator (Mô hình sinh)

Generator (Mô hình sinh)
Generator (Mô hình sinh)

Generator sinh ra ví dụ mới từ dữ liệu đầu vào. Mô hình sinh nhận vào một vectơ ngẫu nhiên có độ dài cố định và sinh ra một thực thể giả trong miền dữ liệu.

Vectơ này được sinh ra từ phân bố Gauss và sử dụng để khởi tạo quá trình khởi sinh. Sau huấn luyện, các điểm trong không gian vectơ đa chiều sẽ phù hợp với các điểm trong dữ liệu thật và phân bố tự nhiên.

Discriminator (Mô hình phân biệt)

Discriminator (Mô hình phân biệt)
Discriminator (Mô hình phân biệt)

Là mô hình để phân biệt dữ liệu thực thể là thật (Dữ liệu từ dataset) hay là một thực thể giả (được tạo ra từ Generator). Mô hình phân biệt nhận đầu vào là các ví dụ và thực hiện bài toán phân lớp nhị phân để xem ví dụ đó là thật hay giả. Các dữ liệu thật được lấy từ dữ liệu huấn luyện, còn dữ liệu giả được lấy trực tiếp từ đầu ra của mô hình sinh.

Tại sao phải sử dụng Generative Adversarial Networks

Tại sao phải sử dụng Generative Adversarial Networks
Tại sao phải sử dụng Generative Adversarial Networks

Tính năng nổi bật của Generative Adversarial Networks là gì? Data augmentation là một trong những kỹ thuật quan trọng trong học sâu. Kỹ thuật này giúp tăng hiệu quả mô hình cũng như giảm nhiễu và overfitting.

Mô hình sinh trong GAN cung cấp một giải pháp thay thế cho Data augmentation. Đặc biệt, bạn có thể đặt hàng chính xác dữ liệu tăng cường này với các điều kiện cho trước. Ngoài ra, GAN còn giúp mô hình hóa dữ liệu trong chiều không gian lớn, giải quyết các vấn đề thiếu dữ liệu và hỗ trợ người dùng trong việc sáng tạo.

Ứng dụng của Generative Adversarial Networks là gì

Ứng dụng của Generative Adversarial Networks là gì
Ứng dụng của Generative Adversarial Networks là gì

Sau đây là một số ứng dụng của GAN được nhóm nghiên cứu Goodfellow chỉ ra:

  • Tạo ra khuôn mặt người: GAN sinh ra những bức ảnh không mặt nhân tạo đến nỗi con người rất khó phân biệt với người thật.
  • Thay đổi độ tuổi khuôn mặt: Dựa trên khuôn mặt hiện tại của bạn, GAN sẽ sinh ra các phiên bản theo từng độ tuổi của bạn.
  • Cải thiện chất lượng ảnh: GAN có thể khôi phục chất lượng ảnh bằng cách tạo ra phiên bản có độ phân giải cao hơn ảnh gốc.
  • Sáng tạo nghệ thuật: GAN có khả năng vẽ tranh, viết kịch và sinh ảnh các vật thể. Do đó, giúp nhà làm phim không tốn quá nhiều chi phí để thuê thợ vẽ tranh.
  • Thay đổi nội dung ảnh: Cùng một bức ảnh chụp quang cảnh, GAN có thể tạo ra các bối cảnh khác nhau như ban ngày/ban đêm, mùa hè/mùa xuân, trời tối/trời sáng,…

Lời kết

Như vậy Website Chuyên Nghiệp đã giúp bạn hiểu chính xác Generative Adversarial Networks là gì và những nội dung liên quan đến GAN. Hy vọng những kiến thức này sẽ thật sự bổ ích cho bạn. Cảm ơn quý độc giả đã dành thời gian để theo dõi bài viết của chúng tôi.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.