Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now

GAN

von Tanuja Bahirat
Ein generatives adversariales Netzwerk (GAN) ist eine Klasse von maschinellen Lernframeworks, die verwendet werden, um generative KI anzugehen und bei der Bestimmung von echtem und gefälschtem Inhalt zu helfen.

Was ist GAN? 

Generative Adversarial Networks (GANs) wurden erstmals 2014 von Ian J. Goodfellow entwickelt und eingeführt. GAN ist eine Technik des maschinellen Lernens, die hilft, synthetische Medien zu erzeugen, die Video, Bild, Stimme oder Text beschreiben, die teilweise oder vollständig von künstlicher Intelligenz generiert werden. Synthetische Medien-Software hilft, Eingaben von Benutzern zu nehmen und Medien als Ausgabe zu produzieren, die dann für Training, Unterhaltung und vieles mehr verwendet werden können. 

GANs sind ein Ansatz zur generativen Modellierung unter Verwendung von Deep-Learning-Methoden, um ihre Vorhersagen genauer zu machen. Sie bestehen hauptsächlich aus zwei Teilen: 

  • Generator: Erzeugt plausible Daten, die zu negativen Trainingsbeispielen für den Diskriminator werden.
  • Diskriminator: Unterscheidet zwischen den gefälschten und echten Daten des Generators und bestraft den Generator für die Erzeugung unplausibler Ergebnisse.

Der Generator erstellt gefälschte Inhalte, während der Diskriminator erkennt, ob diese Inhalte echt oder gefälscht sind. Sie arbeiten zusammen an der Verbesserung und werden dadurch besser im Erkennen von Fälschungen. Der Hin-und-Her-Prozess geht weiter, bis der Generator hochrealistische synthetische Inhalte produziert. 

Wie funktionieren GANs?

GANs folgen einer einfachen, geradlinigen Arbeitsweise. Sie sind in drei Kategorien unterteilt: 

  • Generativ: Beschreibt, wie Daten basierend auf einem probabilistischen Modell generiert werden 
  • Adversarial: Modell, das in einem adversarialen Umfeld trainiert wird  
  • Netzwerke: Werden als künstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen für Trainingszwecke verwendet 

Der erste Schritt zur Etablierung eines GAN ist die Identifizierung des gewünschten Endergebnisses und das Sammeln eines anfänglichen Trainingsdatensatzes basierend auf diesen Parametern. Die Daten werden dann randomisiert und in den Generator eingegeben, bis eine grundlegende Genauigkeit bei der Ausgabeerzeugung erreicht ist. 

Als nächstes wird der Beispielinhalt dem Diskriminator zugeführt, und der tatsächliche Datenpunkt wird mit dem ursprünglichen Konzept in Beziehung gesetzt. Sobald die Generator- und Diskriminatormodelle diese Daten verarbeitet haben, findet ein Optimierungsprozess durch Backpropagation statt. Der Diskriminator filtert die Informationen und gibt Wahrscheinlichkeiten zwischen 0 und 1 zurück, wobei 0 echten Bildern und 0 gefälschten Bildern entspricht. Der Prozess wiederholt sich, bis das GAN sein gewünschtes Ergebnis erreicht. 

Wofür werden GANs verwendet? 

GANs werden immer beliebter aufgrund ihrer Fähigkeit, visuelle Inhalte mit großer Detailgenauigkeit und bemerkenswerter Genauigkeit zu verstehen und nachzubilden. Sie erweisen sich als nützlich für verschiedene Aufgaben, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Datenaugmentation, Bildsynthese, Anomalieerkennung und mehr.

 

Einige der typischen Anwendungen von generativen adversarialen Netzwerken sind:

  • Diagnose von Gesundheitszuständen
  • Umwandlung von Schwarz-Weiß-Bildern in Farbe
  • Erstellung fotorealistischer Darstellungen von Produktprototypen
  • Generierung menschlicher Gesichter
  • Entwicklung von Modedesigns
  • Entwicklung von Videospielcharakteren
  • Generierung realistischer 3D-Bilder
  • Erstellung realistischer Tierbilder

Arten von GANs

Generative adversariale Netzwerke haben mehrere Zwecke. Die verschiedenen Arten von GANs sind: 

  • Vanilla GAN: Vanilla GAN ist das einfachste aller GANs und Algorithmen. Es versucht, mathematische Gleichungen mit stochastischem Gradientenabstieg zu optimieren, einem Algorithmus, der maschinellen Lernanwendungen hilft, die beste Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben zu wählen. Es besteht sowohl aus dem Generator als auch dem Diskriminator, und die Klassifizierung der erzeugten Bilder erfolgt als einfache mehrschichtige Perzeptrons. Der Diskriminator bestimmt, ob die Eingabe zur Klasse gehört, und der Generator sammelt Daten.
  • Conditional GAN: Conditional GAN ermöglicht die Konditionierung des Netzwerks mit neuen Informationen durch Anwendung von Klassenlabels. Während des GAN-Trainings erhält das Netzwerk Bilder mit dem tatsächlichen Label, z.B. „Tulpe“ und „Sonnenblume“, was ihm hilft, zwischen ihnen zu unterscheiden.
  • Tiefes konvolutionales GAN: Mit Hilfe von tiefen konvolutionalen neuronalen Netzwerken hilft dieses GAN, hochauflösende Bilder zu erzeugen, die leicht zu unterscheiden sind. Es ist eine Technik, um wichtige Informationen aus generierten Daten zu ziehen, die es dem Netzwerk ermöglicht, die erforderlichen Details schnell aufzunehmen.
  • CycleGAN: Eine häufige GAN-Architektur, die verwendet wird, um zu lernen, wie man zwischen Bildern verschiedener Stile transformiert, CycleGAN hilft, einem Netzwerk beizubringen, wie man ein Bild von Winter zu Sommer oder von einem Tier zu einem anderen verändert. Es kann auch menschliche Gesichter verändern, die in verschiedene Altersgruppen passen.
  • StyleGAN: Es produziert realistische, hochwertige Fotos von Gesichtern, die Benutzer modifizieren können, um ihr Aussehen zu verändern. 
  • Super-Resolution GAN: Ein Bild mit niedriger Auflösung kann in ein hochdetailliertes Bild umgewandelt werden, während die Auflösung des Bildes erhöht und verschwommene Stellen gefüllt werden. 

Vorteile von GANs

GANs bieten viele Vorteile. Einige der häufigsten sind unten aufgeführt. 

  • Synthetische Datengenerierung: GANs erzeugen neue, synthetische Medien, die der Datenverteilung ähneln und für Anomalieerkennung, kreative Anwendungen und Datenaugmentation hilfreich sein können.
  • Hochwertige Ergebnisse: GANs produzieren hochwertige Ergebnisse für verschiedene Anwendungen wie Musik-Synthese, Video-Synthese, Bild-Synthese und mehr. 
  • Unüberwachtes maschinelles Lernen: GANs haben das Potenzial, aus unbeschrifteten Daten zu lernen, was sie für unüberwachte maschinelle Lern-Aufgaben geeignet macht, bei denen beschriftete Daten schwer zu erhalten sein können. 
  • Vielseitigkeit: GANs können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. 

CNN vs. RNN vs. GAN

Konvolutionale neuronale Netzwerke (CNN) werden für Bild- und Videoerkennungsaufgaben verwendet, insbesondere um Bildmuster und -merkmale zu identifizieren. Rekurrente neuronale Netzwerke (RNN) eignen sich gut für sequenzielle Daten wie natürliche Sprache oder Zeitreihendaten. Sie haben eine Speichereinheit, die sequenzielle Verarbeitung ermöglicht und hilft, den Kontext beizubehalten.

GANs werden für generative Aufgaben wie das Erstellen neuer Videos, Texte oder Audios und das Unterscheiden zwischen echten und gefälschten Daten verwendet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CNN für die Bildverarbeitung nützlich ist, RNN für die Verarbeitung sequenzieller Daten und GAN für generative Aufgaben.

Schauen Sie sich andere AI-generative Software an, die Unternehmen in verschiedenen Branchen hilft, die KI-generierte Inhalte für ihre Arbeit benötigen. 

Tanuja Bahirat
TB

Tanuja Bahirat

Tanuja Bahirat is a content marketing specialist at G2. She has over three years of work experience in the content marketing space and has previously worked with the ed-tech sector. She specializes in the IT security persona, writing on topics such as DDoS protection, DNS security, and IoT security solutions to provide meaningful information to readers. Outside work, she can be found cafe hopping or exploring ways to work on health and fitness. Connect with her on LinkedIn.

GAN Software

Diese Liste zeigt die Top-Software, die gan erwähnen auf G2 am meisten.

Studio von Gan.AI bietet eine hochmoderne Plattform für personalisierte Videoansprache, die es Unternehmen ermöglicht, in großem Maßstab mit ihrem Publikum in Kontakt zu treten. Die Plattform nutzt KI, um eine einzige Aufnahme in personalisierte Videos für Tausende von Empfängern zu verwandeln, komplett mit personalisierten Namen, Unternehmen oder mehr. Mit Tools wie dynamischen scrollenden Hintergründen, personalisierten Thumbnails und gebrandeten Landingpages sorgt Studio dafür, dass sich jedes Video einzigartig anfühlt und mit der Markenidentität übereinstimmt. Entwickelt für nahtlose Integration in Arbeitsabläufe, arbeitet Studio mit CRMs wie HubSpot, Salesforce und Tools wie Zapier. Unternehmen können Prozesse automatisieren und personalisierte Videos per E-Mail, Text oder sozialen Medien teilen. Der integrierte Videorecorder und die Chrome-Erweiterung von Studio vereinfachen die Aufnahme und das Teilen, während erweiterte Analysen Einblicke in Metriken wie Wiedergabezeit, Klickraten und Abbruchpunkte bieten, um Ansprache-Strategien zu optimieren. Studio von Gan.AI verbessert das Engagement und die Konversion in verschiedenen Sektoren – von Vertrieb über Finanzupdates bis hin zu Fan-Engagement im Sport. Es rationalisiert Anspracheprozesse, hilft Unternehmen, Zeit zu sparen und die Leistung durch skalierbare, KI-gestützte Personalisierung zu verbessern. Kunden berichten von signifikanten Verbesserungen, wie erhöhte Öffnungsraten, Videoabschlüsse und Kundeninteraktion mit personalisierten Kampagnen, die von Studio unterstützt werden.

PSIMs Leistungselektronik-Simulator bietet unschlagbare Simulationsgeschwindigkeit und liefert qualitativ hochwertige Systemergebnisse. Selbst ohne Vorkenntnisse ermöglicht die benutzerfreundliche Oberfläche von PSIM eine einfache Implementierung und nahtlose Integration in jede Umgebung. PSIM und seine Zusatzmodule bieten robustes Systemdesign und Simulation in mehreren Bereichen, einschließlich: Motorantriebe, digitale Steuerung, erneuerbare Energien und vieles mehr!

Mit SharePoint können Sie Versionen verwalten, Aufbewahrungspläne anwenden, Datensätze deklarieren und rechtliche Sperren platzieren, egal ob Sie es mit traditionellem Inhalt oder Webinhalt zu tun haben.

LeadLabs ist ein Multikanal-Besucher-Konversionstool, das Unternehmen dabei unterstützt, ihren anonymen Website-Traffic und ihr soziales Medienpublikum in engagierte Leads zu verwandeln, indem es interaktive Erlebnisse bietet.

ibentos ist eine innovative Lösung für all Ihre #VirtuellenVeranstaltungen - #Konferenzen & #Ausstellungen, Bildungsmesse, Jobmesse, #Webinare & Videokonferenzen.

Ihre Kundenerfahrung leidet unter schlechten Daten in Ihren Cloud-Anwendungen und beeinträchtigt das Unternehmenswachstum. Syncari vereinheitlicht, ergänzt intelligent und gewährleistet die Qualität Ihrer Kundendaten, und macht sie dann innerhalb Ihrer Anwendungen durch moderne multidirektionale Synchronisation verfügbar. Unsere moderne Datenmanagement-Plattform hilft Unternehmen, kostspielige Inkonsistenzen in den Daten zu lösen, indem sie den Unternehmensanwendungs-Stack als ein einheitliches System behandelt, während sie Daten intelligent bereinigt, zusammenführt und ergänzt.

Wir sind eine Anerkennungs- und Belohnungsplattform, die Ihnen hilft, Ihre Unternehmenskultur zu skalieren.

Thinkific ist eine All-in-One-Online-Kursplattform, die darauf ausgelegt ist, jedem die Möglichkeit zu geben, schnell beeindruckende Kurse auf ihrer eigenen Marken-Website zu erstellen und anzubieten.

FlowForma bietet Business Process Management (BPM)-Tools für Microsoft Office 365. Das FlowForma BPM-Tool ist darauf ausgelegt, Geschäftsbenutzern und Abteilungsleitern die schnelle Implementierung von Prozessen wie HR-Onboarding, neue Produktentwicklung und klinische Studien sowie viele andere zu ermöglichen, wodurch die organisatorische Effizienz und Produktivität gesteigert wird.

Marketing-Automatisierungssoftware, die Ihnen hilft, die richtige Zielgruppe anzusprechen, mehr Besucher in Kunden umzuwandeln und umfassende Inbound-Marketing-Kampagnen in großem Maßstab durchzuführen – alles auf einer leistungsstarken, benutzerfreundlichen CRM-Plattform.

Schnelle, zuverlässige und sichere Abhängigkeitsverwaltung.

Bonuslys Leistungsförderungslösung erkennt Erfolge von Mitarbeitern, baut bedeutungsvolle Verbindungen auf, ermöglicht konsistentes Feedback und stattet Manager mit Werkzeugen und Einblicken aus, um das volle Potenzial Ihres Teams freizusetzen. Bonusly baut bedeutungsvolle Beziehungen zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmern auf, feiert Meilensteine und automatisiert zeitintensive Prozesse. Bonusly ermöglicht häufige und bedeutungsvolle Anerkennung von Kollegen, die das Engagement steigert und Top-Talente hält.

Metadaten ist die einzige KI-Kampagnenausführungsplattform für B2B-Marketer. Die patentierte Technologie von Metadaten führt Tausende von B2B-Kampagnen in wenigen Stunden durch und optimiert Kampagnen automatisch für Pipeline-Effekte in einer Geschwindigkeit, die menschlich nicht möglich ist.

Stellen Sie sich vor, wie Ihre Teams mit Zoom Workplace arbeiten, unterstützt von AI Companion. Rationalisieren Sie die Kommunikation, verbessern Sie die Produktivität, optimieren Sie die persönliche Zeit und steigern Sie das Mitarbeiterengagement, alles mit Zoom Workplace. Angetrieben von AI Companion, ohne zusätzliche Kosten enthalten.

AnyMeeting ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Webinar- und Webkonferenz-Tool für kleine Unternehmen.

Adobe Analytics hilft Ihnen, eine ganzheitliche Sicht auf Ihr Unternehmen zu schaffen, indem es Kundeninteraktionen in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Mit intuitiven und interaktiven Dashboards und Berichten können Sie Echtzeitinformationen filtern, sortieren und teilen, um Erkenntnisse zu liefern, die Sie zur Identifizierung von Problemen und Chancen nutzen können.

Software liefert noch mehr Bildmagie, neue kreative Optionen und die Adobe Mercury Graphics Engine für blitzschnelle Leistung.

Payoneer ermöglicht den globalen Handel, indem es Unternehmen, Fachleute, Länder und Währungen mit seiner innovativen Plattform für grenzüberschreitende Zahlungen verbindet.