الگوریتم GANs چیست و چطور کار می‌کند؟

الگوریتم GANs چیست؟ در دنیای هوش مصنوعی شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) انقلابی در زمینه مدل‌سازی مولد ایجاد کرده‌اند. GANs دسته‌ای از الگوریتم‌ها هستند که رایانه‌ها را قادر می‌کنند تا خروجی‌های واقعی و خلاقانه، از تصاویر گرفته و حتی موسیقی، تولید کنند. در این مطلب ما به دنیای شگفت‌انگیز GAN‌s می‌پردازیم، عملکرد آن‌ را درک می‌کنیم، کاربردهای آن‌ را بررسی می‌کنیم و درباره انواع مختلف آن بحث می‌کنیم. در این مطلب الگوریتم GANs را به‌صورت کامل معرفی کرده‌ایم.

الگوریتم GANs چیست؟

شبکه‌های متخاصم مولد یا GANs دسته‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که از دو جزء اصلی تشکیل شده‌اند: یک مولد و یک متمایزکننده. وظیفه مولد ایجاد داده‌های مصنوعی است، درحالی‌که نقش متمایزکننده تمایز میان داده‌های واقعی و تولیدشده است. این دو مؤلفه با هم در یک فرآیند رقابتی و تکراری شرکت می‌کنند و دائماً عملکرد خود را بهبود می‌بخشند و به تولید خروجی‌های واقعی‌تر می‌انجامند.

الگوریتم GANs چطور معرفی شد؟

مقاله موفقیت‌آمیز معرفی GANs با عنوان «شبکه‌های متخاصم مولد» (Generative Adversarial Networks)  در سال ۲۰۱۴ را Goodfellow و همکارانش منتشر کردند. نویسندگان اثربخشی GANs را در تولید تصاویر واقعی با آموزش آن روی مجموعه داده‌های بزرگ، مانند مجموعه داده‌های CIFAR-10 و MNIST، نشان دادند. تصاویر تولیدشده نتایج بصری چشمگیری را نشان دادند و توانستند ناظران انسانی را فریب دهند.

از زمان معرفی GANs این الگوریتم توجه زیادی را به خود جلب کرده و به یکی از هیجان‌انگیزترین حوزه‌های تحقیقاتی در یادگیری ماشین تبدیل شده‌ است. محققان پیشرفت‌ها و اصلاحات زیادی در چارچوب اصلی GANs انجام داده‌اند که به انواع و کاربردهای مختلف  آن انجامیده است.

پیشنهاد می‌کنیم درباره هوش مصنوعی مولد یا Generative AI هم مطالعه کنید.

GANs چگونه کار می‌کند؟

الگوریتم GANs از طریق یک فرایند آموزشی رقابتی و خصمانه عمل می‌کند. مراحل کلیدی کار آن به‌این شرح است:

۱. مقداردهی اولیه

هر دو مدل مولد و متمایز کننده با وزن‌های تصادفی مقداردهی می‌شوند.

۲. حلقه آموزش

• آموزش مولد: نمونه‌های داده مصنوعی را از نویز تصادفی تولید می‌کند و آن‌ها را به متمایزکننده ارسال می‌کند.
• آموزش متمایزکننده: با استفاده از ترکیبی از نمونه‌های داده واقعی و داده‌های مصنوعی تولیدشده توسط مولد متمایزکننده آموزش داده می‌شود.
• آموزش خصومت‌آمیز: با هدف تولید داده‌های واقعی‌تر، مولد براساس بازخورد متمایزکننده به‌روزرسانی می‌شود.
• مراحل قبل به‌صورت مکرر تکرار می‌شود تا به مدل‌ها اجازه داده شود در طول زمان یاد بگیرند و بهبود پیدا کنند.

۳. همگرایی

الگوریتم GANs به آموزش ادامه می‌دهد تا زمانی که معیار همگرایی مشخصی برآورده شود. این امر نشان می‌دهد مولد خروجی‌هایی با کیفیت بالا تولید می‌کند که متمایزکننده را فریب می‌دهد.

کاربردهای GANs

GANs کاربردهایی در حوزه‌های مختلف پیدا کرده و شیوه تولید و تعامل ما با داده‌های مصنوعی را متحول کرده است. برخی از برنامه‌های کاربردی قابل‌توجه آن عبارت‌اند از:

• ترکیب تصویر: GANs می‌تواند تصاویر واقعی ایجاد کند؛ همچنین می‌تواند پیشرفت‌هایی را در گرافیک کامپیوتری، هنر و صنایع سرگرمی فراهم کند؛ برای مثال، دیپ‌فیک (DeepFake) یکی از کاربردهای این الگوریتم محسوب می‌شود. با این فناوری می‌توان ویدئوهایی تولید کرد که چهره شخصی را روی بدن شخص دیگری قرار دهد، طوری که حالات چهره شخص اصلی را نیز داشته باشد.
• افزایش داده‌ها یا Data Augmentation: الگوریتم GANs می‌تواند داده‌های مصنوعی را برای تقویت مجموعه داده‌های آموزشی تولید کنند و عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را بهبود بخشد.
• انتقال سبک یا Style Transfer : الگوریتم GANs انتقال سبک‌های هنری از یک تصویر به تصویر دیگر را تسهیل می‌کند و امکان دگرگونی‌های خلاقانه و جلوه‌های بصری را فراهم می‌کند.
• سنتز متن به تصویر: GANs می تواند تصاویری را براساس توضیحات متنی تولید کند و شکاف میان زبان طبیعی و محتوای بصری را پر کند.

انواع GANs

انواع مختلفی از الگوریتم GANs وجود دارد که هر یک برای مقابله با چالش‌های خاص یا تولید انواع خاصی از خروجی‌ها طراحی شده‌اند. برخی از انواع رایج آن عبارت‌اند از:

• Deep Convolutional GANs (DCGANs): از شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تولید تصاویر با کیفیت بالا استفاده می‌کند.
• GANs مشروط (cGANs): اطلاعات اضافی یا متغیرهای شرطی را برای کنترل خروجی‌های تولیدشده ترکیب می‌کند.
• CycleGANs: ترجمه تصویر به تصویر را بدون داده‌های آموزشی جفتی امکان‌پذیر می‌کند و امکان انتقال سبک و تطبیق دامنه را فراهم می‌کند.
• GANs پیشرو: با رشد تدریجی شبکه‌های مولد و متمایزکننده، تصاویری با وضوح بیشتر تولید می‌کند.

خلاصه مطالب

شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) به‌عنوان یک تکنیک پیشگامانه در دنیای هوش مصنوعی ظهور کرده‌اند و رایانه‌ها را برای تولید خروجی‌های واقعی و خلاقانه توانمند می‌کنند. GANs، ازطریق فرایند آموزش خصمانه خود، امکانات جدیدی را در سنتز تصویر، افزایش داده‌ها، انتقال سبک و سنتز متن به تصویر فراهم کرده است. با ادامه پیشرفت‌ها در الگوریتم‌های GANs، می‌توانیم انتظار برنامه‌ها و نوآوری‌های قابل توجه‌تری را داشته باشیم. GANs نقطه‌عطف قابل‌توجهی در تلاش برای تولید ماشین‌هایی هستند که می‌توانند خلاقیت را از خود نشان دهند و مرزهای آن‌چه در مدل‌سازی مولد امکان‌پذیر است وسیع‌تر کنند.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده و یادگیری ماشین شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. شما، فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌، می‌توانید یادگیری این دانش را همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ