Daftar Aplikasi Jaringan Opposed Generatif

Apa Itu Jaringan Opposed Generatif (GAN)?

Generative Opposed Networks (GANs) adalah bentuk algoritma pembelajaran mendalam yang memungkinkan komputer menghasilkan knowledge buatan baru berdasarkan kumpulan knowledge yang ada. Mereka pertama kali diperkenalkan pada tahun 2014 oleh Ian Goodfellow, seorang ilmuwan komputer, dan Ilmuwan Riset di Google Mind.

GAN terdiri dari dua jaringan saraf: satu yang menghasilkan gambar dan membedakan foto asli dan palsu. Tugas diskriminator adalah memutuskan apakah gambar yang dihasilkan asli atau palsu.

Andai ia memutuskan bahwa gambar tersebut palsu, ia akan memberikan umpan balik kepada generator dengan begitu ia bisa menyesuaikan keluarannya agar lebih sesuai dengan knowledge nyatanya. Proses ini berlanjut sampai diskriminator tidak bisa membedakan yang asli dan yang palsu—di mana generator telah hingga tingkat kinerja optimum.

Bagaimana Cara Kerja Jaringan Opposed Generatif?

Generative Opposed Networks (GANs) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin. Mereka terdiri dari dua version yang bekerja sama untuk mempelajari cara menghasilkan knowledge baru, seperti gambar atau suara.

Salah satu version, yang disebut generator, mencoba membuat knowledge baru berdasarkan kumpulan knowledge pelatihan. Version lainnya, yang disebut diskriminator, berupaya membedakan knowledge asli dan palsu dengan memprediksi apakah knowledge yang dihasilkan asli atau palsu. Tugas diskriminator adalah meningkatkan pengenalannya terhadap gambar palsu.

Generator mempelajari cara membuat gambar palsu yang lebih baik dengan mencoba berbagai kombinasi parameter sepanjang waktu pelatihan. Ini secara bertahap meningkatkan keluarannya sesekali waktu sampai menghasilkan hasil yang tampak realistis dengan begitu diskriminator tidak bisa lagi membedakannya dari knowledge nyata! Ia memakai gambar asli sebagai contoh untuk proses pembuatannya.

Implementasi GAN

Menerapkan Generative Opposed Networks (GANs) adalah salah satu perkembangan paling penting dalam pembelajaran mendalam. Ini adalah teknologi dasar yang bisa Anda gunakan untuk melatih jaringan melakukan segala macam hal, mulai dari membuat version 3D dari gambar 2D sampai menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi teks. GAN juga bertanggung jawab atas ledakan karya seni yang dihasilkan AI baru-baru ini, yang telah menggemparkan dunia.

GAN mendapatkan manfaat dari dua konsep pembelajaran mendalam: pelatihan permusuhan dan penurunan gradien dengan propagasi mundur.

Pelatihan permusuhan mengacu pada gagasan bahwa dua jaringan saraf bisa belajar bagaimana bersaing satu sama lain – satu jaringan bertindak sebagai musuh yang mencoba membodohi jaringan lain dengan berpikir bahwasanya itu adalah knowledge aktual. Sebaliknya, jaringan lain mencoba membedakan antara knowledge asli dan palsu.

Penurunan gradien dengan propagasi mundur mengacu pada penyesuaian bobot untuk meminimalkan kesalahan, yang dilakukan sistem ini saat mempelajari cara membedakan antara knowledge palsu dan akurat.

Kerangka Jaringan Opposed Generatif

Beberapa kerangka kerja menyediakan alat dan perpustakaan untuk mengimplementasikan dan melatih GAN, termasuk:

1. TensorFlow: TensorFlow adalah framework pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google. Ini menyediakan berbagai alat dan perpustakaan untuk mengimplementasikan dan melatih GAN, termasuk tf.keras.layers. Anda bisa memakai lapisan GAN untuk membangun version GAN ​​hanya dalam beberapa baris kode.
2. PyTorch: PyTorch adalah kerangka pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan oleh Fb. Ini menyediakan alat dan pustaka untuk mengimplementasikan dan melatih GAN, termasuk kelas torch.nn.Module, yang bisa Anda gunakan untuk membuat version GAN ​​khusus.
3. Keras: Keras adalah pustaka pembelajaran mendalam sumber terbuka yang menyediakan API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih version pembelajaran mendalam. Ini meliputi kelas GAN yang bisa dengan cepat membangun dan melatih GAN.
4. Chainer: Chainer adalah kerangka pembelajaran mendalam sumber terbuka yang dikembangkan oleh Most popular Networks. Ini menyediakan alat dan perpustakaan untuk mengimplementasikan dan melatih GAN, termasuk kelas chainer.hyperlinks.version.Generator dan chainer.hyperlinks.version.Discriminator bisa digunakan untuk membuat version GAN ​​khusus.
5. GANLab: GANLab adalah alat berbasis internet yang memungkinkan pengguna bereksperimen dengan GAN dalam lingkungan visible dan interaktif. Ini menyediakan antarmuka drag-and-drop yang sederhana untuk membangun dan melatih GAN tanpa perlu menulis kode apa pun.

Aplikasi Jaringan Opposed Generatif Teratas

Hasilkan Contoh untuk Kumpulan Information Gambar

GAN bisa digunakan untuk menghasilkan contoh baru untuk kumpulan knowledge gambar di berbagai domain, seperti pencitraan medis, citra satelit, dan pemrosesan bahasa alami. Dengan menghasilkan knowledge sintetis, peneliti bisa menambah kumpulan knowledge yang ada dan meningkatkan performa version pembelajaran mesin.

Hasilkan Foto Wajah Manusia

GAN bisa menghasilkan foto wajah manusia yang realistis, termasuk gambar orang yang tak ada di dunia nyata. Anda bisa memakai gambar yang dirender ini untuk berbagai tujuan, seperti membuat avatar untuk game on-line atau profil media sosial.

Hasilkan Foto Realistis

GAN bisa menghasilkan foto realistis dari berbagai objek dan pemandangan, termasuk lanskap, hewan, dan arsitektur. Gambar yang dirender ini bisa digunakan untuk menambah kumpulan knowledge gambar yang sudah ada atau untuk membuat kumpulan knowledge yang benar-benar baru.

Hasilkan Karakter Kartun

GAN bisa digunakan untuk menghasilkan karakter kartun yang mirip dengan yang ditemukan di movie atau acara televisi populer. Karakter yang dikembangkan ini bisa membuat konten baru atau mengkustomisasi karakter yang sudah ada dalam game dan aplikasi lainnya.

Terjemahan Gambar-ke-Gambar

GAN bisa menerjemahkan gambar dari satu domain ke domain lainnya, seperti mengubah foto pemandangan dunia nyata menjadi gambar garis atau lukisan. Anda bisa membuat konten baru atau mengubah gambar yang sudah ada dengan berbagai cara.

Terjemahan Teks-ke-Gambar

GAN bisa digunakan untuk menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi teks tertentu. Anda bisa menggunakannya untuk membuat representasi visible dari konsep atau menghasilkan gambar untuk tugas pembelajaran mesin.

Terjemahan Semantik-Gambar-ke-Foto

GAN bisa menerjemahkan gambar dari representasi semantik (seperti peta label atau peta segmentasi) menjadi foto realistis. Anda bisa menggunakannya untuk menghasilkan knowledge sintetis untuk melatih version pembelajaran mesin atau untuk memvisualisasikan konsep dengan lebih praktis.

Generasi Tampilan Depan Wajah

GAN bisa menghasilkan tampilan wajah dari depan dari gambar yang menampilkan wajah dari suatu sudut. Anda bisa menggunakannya untuk meningkatkan kinerja algoritme pengenalan wajah atau mensintesis gambar untuk digunakan dalam aplikasi lain.

Hasilkan Pose Manusia Baru

GAN bisa menghasilkan gambar orang-orang dalam pose-pose baru, seperti yang sulit atau tidak mungkin saja dilakukan manusia. Ini bisa digunakan untuk membuat konten baru atau untuk menambah kumpulan knowledge gambar yang sudah ada.

Foto ke Emoji

GAN bisa digunakan untuk mengubah foto orang menjadi emoji, dengan begitu menciptakan bentuk komunikasi yang lebih private dan ekspresif.

Pengeditan Foto

GAN bisa digunakan untuk mengedit foto dengan berbagai cara, seperti mengubah latar belakang, menambah atau menghapus objek, atau mengubah tampilan orang atau hewan pada gambar.

Penuaan Wajah

GAN bisa digunakan untuk menghasilkan gambar orang-orang dari berbagai usia, dengan begitu pengguna bisa memvisualisasikan bagaimana penampilan mereka di masa depan atau lihat seperti apa rupa mereka di masa lalu.

Pencampuran Foto

GAN bisa memadukan dua foto atau lebih, menciptakan gambar baru yang menggabungkan elemen dari gambar asli.

Resolusi Tremendous

GAN bisa meningkatkan resolusi gambar, memungkinkan pengguna menghasilkan versi gambar beresolusi rendah dengan kualitas lebih tinggi.

Lukisan Foto

GAN bisa mengisi bagian foto yang hilang atau rusak, dengan begitu menghasilkan gambar yang lebih lengkap dan menarik secara visible.

Terjemahan Pakaian

Penerjemahan pakaian adalah mengubah gambar pakaian dari satu gaya atau desain ke gaya atau desain lainnya. GAN telah digunakan untuk mengembangkan sistem yang bisa menerjemahkan gambar pakaian dari satu jenis ke jenis lainnya, seperti mengubah warna atau pola kemeja atau gaun.

Prediksi Video

Prediksi video menghasilkan body masa depan dari sebuah video berdasarkan urutan tertentu dari body masa lalu. GAN telah digunakan untuk mengembangkan sistem yang bisa menghasilkan bingkai video realistis dan berkualitas tinggi yang secara akurat memprediksi evolusi pemandangan di masa depan.

Pembuatan Objek 3D

Pembuatan objek 3D membuat version objek atau pemandangan 3D dari gambar 2D atau knowledge lainnya. GAN telah digunakan untuk mengembangkan sistem yang bisa menghasilkan version objek dan pengaturan 3D yang realistis dan berkualitas tinggi, seperti bangunan, mobil, dan manusia. Anda bisa memakai sistem ini untuk berbagai aplikasi, seperti realitas digital, online game, dan desain dengan bantuan komputer.

Tetap terdepan dalam permainan teknologi dengan Program Sertifikat Profesional kami dalam AI dan Pembelajaran Mesin dalam kemitraan dengan Purdue dan bekerja sama dengan IBM. Jelajahi lebih lanjut!

Kesimpulan

Ingin menjadi mahir dalam AI dan ML?

AI adalah masa depan komputasi, yang mengubah segala sesuatu yang kita lakukan, bermain, dan jalani. Baik Anda ingin bergabung dengan revolusi sebagai pengembang atau sekadar mempelajarinya lebih lanjut untuk memahami apa yang sedang terjadi di sekitar Anda, Program Pascasarjana Simplilearn di bidang AI dan Pembelajaran Mesin siap membantu Anda.

Kemitraan IBM dengan Caltech menawarkan akses unik ke beberapa pemikiran terbaik di bidang AI dan ML. Dengan program ini, Anda bisa belajar dari fakultas Caltech dan pakar IBM dalam berbagai layout, mulai dari kelas grasp sampai hackathon, dan dapatkan pengalaman langsung dalam membangun aplikasi yang didukung AI.

Alternatifnya, selami program GenAI kami yang mutakhir dan kuasai konsep yang paling sejumlah besar dicari, termasuk AI Generatif, rekayasa cepat, GPT, dan sejumlah besar lagi. Jelajahi dan daftar sekarang untuk menjadi yang terdepan dalam lanskap AI yang terus berkembang!

FAQ

1. Apa saja penerapan jaringan permusuhan generatif?

Jaringan permusuhan generatif adalah alat baru untuk membuat dan melatih algoritma pembelajaran mesin. GAN mempunyai aplikasi di sejumlah besar industri, termasuk:

• Pengenalan gambar dan video
• Terjemahan
• Sintesis ucapan
• Klasifikasi teks

2. Apa saja penerapan version generatif?

Version generatif adalah sekumpulan algoritma yang menghasilkan knowledge, biasanya dalam bentuk teks atau gambar. Mereka bisa digunakan untuk membuat konten baru, seperti puisi yang dihasilkan mesin atau berita palsu, atau untuk memodelkan struktur dasar knowledge yang ada.

Version generatif mempunyai penerapan di sejumlah besar bidang, termasuk pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan robotika.

3. Apakah GAN digunakan dalam laptop imaginative and prescient?

Ya. GAN digunakan dalam visi komputer.

GAN digunakan untuk menghasilkan gambar baru dari gambar yang sudah ada, yang berguna untuk pemrosesan video, pengeditan foto, dan bidang visi komputer lainnya.

4. Apakah GAN digunakan dalam industri?

Ya. GAN digunakan di berbagai industri, termasuk:

• observasi AI
• Visi komputer
• Desain permainan
• Keuangan dan perdagangan
• Penyembuh

5. Apa saja 4 penerapan AI?

Empat penerapan AI adalah:

• Kecerdasan buatan, yaitu kemampuan untuk mensimulasikan kecerdasan manusia dalam suatu mesin.
• Sistem pakar, yaitu mesin yang belajar dari pengalamannya dan membuat keputusan berdasarkan apa yang telah dipelajarinya.
• Robotika, yaitu penggunaan komputer untuk mengatur mesin yang bisa bergerak di dunia nyata.
• Pemrosesan bahasa alami, yaitu penggunaan komputer untuk memahami ucapan dan bahasa manusia.

6. Mengapa GAN lebih baik dari CNN?

GAN lebih baik daripada CNN sebab bisa:

• Pelajari representasi knowledge berdimensi lebih tinggi, memungkinkan version yang lebih kompleks dan akurat.
• Dilatih dari awal tanpa memerlukan kumpulan knowledge yang telah diberi label sebelumnya yang tak henti-hentinya kali diperlukan dalam algoritme pembelajaran mesin lainnya.