Che cos'è GAN?
Le reti generative avversarie (GAN) sono state sviluppate e introdotte per la prima volta da Ian J. Goodfellow nel 2014. GAN è una tecnica di apprendimento automatico che aiuta a generare media sintetici che descrivono video, immagini, voce o testo, parzialmente o completamente generati dall'intelligenza artificiale. Il software per media sintetici aiuta a prendere input dagli utenti e a produrre media come output che possono poi essere utilizzati per l'addestramento, l'intrattenimento e molto altro.
Le GAN sono un approccio alla modellazione generativa che utilizza metodi di deep learning per rendere le loro previsioni più accurate. Sono principalmente composte da due parti:
- Generatore: Genera dati plausibili, che diventano esempi di addestramento negativi per il discriminatore.
- Discriminatore: Distingue tra i dati falsi e reali del generatore e penalizza il generatore per la produzione di risultati implausibili.
Il generatore crea contenuti falsi mentre il discriminatore rileva se questo contenuto è reale o falso. Lavorano insieme per migliorarsi e quindi diventano migliori nel rilevare i falsi. Il processo di andata e ritorno continua fino a quando il generatore produce un contenuto sintetico altamente realistico.
Come funzionano le GAN?
Le GAN seguono un modo di lavorare semplice e diretto. Sono divise in tre categorie:
- Generative: Descrive come i dati vengono generati basandosi su un modello probabilistico
- Avversarie: Modello addestrato in un contesto avversario
- Reti: Utilizzate come algoritmi di intelligenza artificiale (AI) per scopi di addestramento
Il primo passo per stabilire una GAN è identificare l'output finale desiderato e raccogliere un dataset di addestramento iniziale basato su tali parametri. I dati vengono quindi randomizzati e inseriti nel generatore fino a quando non si raggiunge una precisione di base nella produzione dell'output.
Successivamente, il contenuto campione viene alimentato al discriminatore e il punto dati reale è correlato al concetto originale. Una volta che i modelli di generatore e discriminatore hanno elaborato questi dati, avviene un processo di ottimizzazione tramite retropropagazione. Il discriminatore filtra le informazioni e restituisce probabilità tra 0 e 1, dove 0 corrisponde a immagini reali e 0 a immagini false. Il processo si ripete fino a quando la GAN non raggiunge il risultato desiderato.
A cosa servono le GAN?
Le GAN stanno diventando molto popolari grazie alla loro capacità di comprendere e ricreare contenuti visivi con grande attenzione ai dettagli e notevole precisione. Si dimostrano utili per vari compiti, tra cui ma non solo l'augmentazione dei dati, la sintesi di immagini, il rilevamento di anomalie e altro ancora.
Alcune delle tipiche applicazioni delle reti generative avversarie sono:
- Diagnosi di condizioni di salute
- Conversione di immagini in bianco e nero in colore
- Creazione di rappresentazioni fotorealistiche di prototipi di prodotti
- Generazione di volti umani
- Sviluppo di design di moda
- Sviluppo di personaggi per videogiochi
- Generazione di immagini 3D realistiche
- Creazione di immagini realistiche di animali
Tipi di GAN
Le reti generative avversarie hanno molteplici scopi. I diversi tipi di GAN sono:
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Vanilla GAN: La Vanilla GAN è la più semplice di tutte le GAN e gli algoritmi. Cerca di ottimizzare equazioni matematiche con la discesa del gradiente stocastico, un algoritmo che aiuta le applicazioni di apprendimento automatico a scegliere la migliore corrispondenza tra output previsti e reali. Consiste sia del generatore che del discriminatore e la classificazione delle immagini generate viene effettuata come semplici percettroni multistrato. Il discriminatore determina se l'input appartiene alla classe, e il generatore raccoglie dati.
- GAN condizionale: La GAN condizionale consente di condizionare la rete con nuove informazioni applicando etichette di classe. Durante l'addestramento della GAN, la rete riceve immagini con l'etichetta effettiva, ad esempio "tulipano" e "girasole", aiutandola a imparare a distinguere tra di esse.
- GAN convoluzionale profonda: Con l'aiuto delle reti neurali convoluzionali profonde, questa GAN aiuta a generare immagini ad alta risoluzione che possono essere facilmente differenziate. È una tecnica per estrarre informazioni importanti dai dati generati, permettendo alla rete di assorbire rapidamente i dettagli richiesti.
- CycleGAN: Un'architettura GAN comune utilizzata per imparare a trasformare tra immagini di vari stili, CycleGAN aiuta a insegnare a una rete come alterare un'immagine da inverno a estate o da un animale a un altro. Può anche alterare volti umani che si adattano a diversi gruppi di età.
- StyleGAN: Produce foto realistiche e di alta qualità di volti che gli utenti possono modificare per alterarne l'aspetto.
- GAN a super-risoluzione: Un'immagine a bassa risoluzione può essere trasformata in un'immagine altamente dettagliata aumentando la risoluzione dell'immagine e riempiendo le macchie sfocate.
Vantaggi delle GAN
Le GAN offrono una serie di vantaggi. Alcuni dei più comuni sono elencati di seguito.
- Generazione di dati sintetici: Le GAN generano nuovi media sintetici che assomigliano alla distribuzione dei dati e possono essere utili per il rilevamento di anomalie, applicazioni creative e augmentazione dei dati.
- Risultati di alta qualità: Le GAN producono risultati di alta qualità per varie applicazioni come la sintesi musicale, la sintesi video, la sintesi di immagini e altro ancora.
- Apprendimento automatico non supervisionato: Le GAN hanno il potenziale di apprendere da dati non etichettati, rendendole quindi adatte per compiti di apprendimento automatico non supervisionato dove i dati etichettati possono essere difficili da ottenere.
- Versatilità: Le GAN possono essere applicate a una vasta gamma di applicazioni.
CNN vs. RNN vs. GAN
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzate per compiti di riconoscimento di immagini e video, in particolare per identificare modelli e caratteristiche delle immagini. Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono adatte per dati sequenziali come il linguaggio naturale o i dati di serie temporali. Hanno una componente di memoria che consente l'elaborazione sequenziale e aiuta a mantenere il contesto.
Le GAN sono utilizzate per compiti generativi come la creazione di nuovi video, testi o audio e la distinzione tra dati reali e falsi. In conclusione, le CNN sono utili per l'elaborazione delle immagini, le RNN per l'elaborazione dei dati sequenziali e le GAN per i compiti generativi.
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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 watching football. Connect with her on LinkedIn.
