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:
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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.
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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.
