ทำความเข้าใจโมเดล GAN

ในกระแสนิยมที่ปัญญาประดิษฐ์กำลังทำบางสิ่งที่น่าประทับใจ เช่น ตอบสนองต่อคำสั่งของคุณ แก้ปัญหาของคุณ สร้างภาพใหม่ด้วยข้อความแจ้งที่กำหนด และอื่นๆ คุณต้องสงสัยว่าสิ่งเหล่านี้ทำงานอย่างไร คุณต้องเคยได้ยินเกี่ยวกับแพลตฟอร์มยอดนิยมบางอย่างเช่นChatGPTและDall-E

ในงานของฉัน ฉันต้องทำงานกับโมเดล GAN ดังนั้น ฉันจะใช้การเรียนรู้นั้นและบอกคุณว่าสิ่งเหล่านี้ทำงานอย่างไร และให้ความรู้เชิงทฤษฎีเกี่ยวกับแบบจำลอง GAN แก่คุณ

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือความสามารถของเครื่องจักรในการคิดเหมือนมนุษย์ ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีต การแก้ปัญหา และการตัดสินใจ

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นส่วนย่อยของ AI ที่ช่วยให้เครื่องสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องด้วยประสบการณ์ ใช้อัลกอริทึมและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและคาดการณ์และตัดสินใจ ML มีอยู่สามประเภทหลัก: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนและการเรียนรู้แบบเสริมแรง

• การเรียนรู้ภายใต้การดูแล : เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองในชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับซึ่งทราบผลลัพธ์ที่ต้องการแล้ว จากนั้นโมเดลจะสามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นตามรูปแบบที่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม งานทั่วไปที่ใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ได้แก่การจัดหมวดหมู่และการถดถอย
• การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล : เป็นการฝึกแบบจำลองในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ซึ่งไม่ทราบผลลัพธ์ที่ต้องการ แบบจำลองจะต้องค้นหารูปแบบหรือคุณสมบัติในข้อมูลด้วยตัวมันเอง งานทั่วไปที่ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ได้แก่การจัดกลุ่มและการลดขนาด

Generative Adversarial Network (GAN) เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถสร้างข้อมูลใหม่จากอินพุตที่กำหนด แบบจำลอง GAN มักถูกพิจารณาว่าเป็นแบบจำลองการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล แต่จะใช้แง่มุมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนในองค์ประกอบใดส่วนประกอบหนึ่งในขณะฝึกอบรม มันมีสององค์ประกอบในนั้น: ตัวสร้างและตัวจำแนก

• เครื่องกำเนิดไฟฟ้า : ส่วนประกอบของโมเดล GAN นี้สามารถสร้างข้อมูลใหม่จากสัญญาณรบกวนที่ให้มา
• Discriminator : การทำงานของคอมโพเนนต์นี้คือการแยกแยะระหว่างข้อมูลต้นฉบับและข้อมูลที่สร้างโดย Generator

ส่วนประกอบเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมพร้อมกัน ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการฝึกโมเดลให้สามารถสร้างรูปภาพของม้า เราจะฝึกผู้จำแนกโดยการแสดงรูปภาพของม้า ในทางกลับกัน เราจะให้สัญญาณรบกวนบางอย่างแก่เครื่องกำเนิด ซึ่งจะเริ่มสร้างข้อมูลใหม่และแสดงต่อผู้เลือกปฏิบัติ เนื่องจากผู้จำแนกได้เห็นภาพม้าแล้วและไม่สามารถระบุภาพที่ตัวสร้างสร้างว่าเป็นม้าได้ ก็จะบอกให้ตัวสร้างปรับปรุง กระบวนการนี้จะเกิดขึ้นหลายครั้งจนกว่าเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ผู้จำแนกแยกแยะไม่ออก หากผู้เลือกปฏิบัติสามารถจดจำข้อมูลที่สร้างขึ้นได้ ระบบจะนับการสูญเสียของเครื่องกำเนิดซึ่งหมายความว่าทำงานได้ไม่ดีพอ แต่หากภาพที่สร้างขึ้นผ่านเครื่องมือจำแนกโดยไม่ได้รับการทำเครื่องหมาย ผู้เลือกปฏิบัติจะต้องเผชิญกับการสูญเสีย จากนี้ เราสามารถทราบได้ว่าในขณะที่การฝึกดำเนินต่อไป การสูญเสียตัวกำเนิดจะลดลงอย่างต่อเนื่อง และการสูญเสียตัวแบ่งแยกจะเพิ่มขึ้น

บล็อกไดอะแกรมด้านบนแสดงให้เห็นว่ากระบวนการเกิดขึ้นในแบบจำลอง GAN อย่างไร การสูญเสียสำหรับแต่ละองค์ประกอบจะถูกป้อนกลับเข้าไป หลังจากช่วงหนึ่ง การสูญเสียส่วนประกอบทั้งสองจะคงที่ เราอาจกล่าวได้ว่าในแบบจำลอง GAN มีการต่อสู้ระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน

โมเดล GAN ถูกมองว่าเป็นการปฏิวัติในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากมีประสิทธิภาพมากและมีความสามารถในการทำงานกับข้อมูลเกือบทุกชนิด พวกเขาสามารถเขียนตัวอักษร ย่อหน้า รหัส และสคริปต์ และสร้างภาพ ภาพวาด ใบหน้า ของปลอม วิดีโอ เสียง และเพลง เนื่องจากพวกมันมีพลังมาก พวกมันจึงฝึกฝนได้ยากมากเช่นกัน

ข้อมูลเพิ่มเติม

โมเดล GAN เพิ่งเริ่มได้รับความนิยมอย่างมาก เนื่องจากหลายบริษัทเริ่มทดลองใช้โมเดลเหล่านี้และออกผลิตภัณฑ์ที่ไม่เคยนึกถึงมาก่อน มีการพัฒนาอย่างมากโดยใช้โมเดลเหล่านี้ซึ่งนำไปสู่ความกลัวในหมู่ผู้ใช้ทั่วไป บางคนบอกว่าโมเดลเหล่านี้จะนำไปสู่การว่างงาน ในขณะที่บางคนสงสัยว่าผลที่ตามมาทางศีลธรรมและจริยธรรมและการไม่มีมนุษย์เข้ามาแทรกแซงเพื่อสร้างบางสิ่ง มีการประท้วงออนไลน์โดยชุมชนศิลปินที่ระบุว่าชิ้นงานของพวกเขาถูกใช้เพื่อฝึกโมเดลเหล่านี้ และตอนนี้โมเดล AI สามารถทำงานได้เร็วขึ้น และศิลปินก็มีความเสี่ยงที่จะไม่มีงานทำ

คำถาม:มีการใช้ AI ในการเขียนบล็อกนี้หรือไม่?