أساسيات شبكة الخصومة التوليدية: ما تحتاج إلى معرفته

تعد شبكات الخصومة التوليدية (GANs) أداة قوية للذكاء الاصطناعي (AI) ولها العديد من التطبيقات في التعلم الآلي (ML). يستكشف هذا الدليل شبكات GAN وكيفية عملها وتطبيقاتها ومزاياها وعيوبها.

جدول المحتويات

• ما هو GAN؟
• شبكات GAN مقابل شبكات CNN
• كيف تعمل شبكات GAN
• أنواع شبكات GAN
• تطبيقات شبكات GAN
• مزايا شبكات GAN
• مساوئ شبكات GAN

ما هي شبكة الخصومة التوليدية؟

شبكة الخصومة التوليدية، أو GAN، هي نوع من نماذج التعلم العميق المستخدمة عادةً في التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ولكنها أيضًا قابلة للتكيف مع التعلم شبه الخاضع للإشراف والإشراف. تُستخدم شبكات GAN لإنشاء بيانات عالية الجودة مشابهة لمجموعة بيانات التدريب. باعتبارها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتكون شبكات GAN من نموذجين فرعيين: المولد والمميز.

1 المولد:يقوم المولد بإنشاء بيانات تركيبية.

2 المُميز:يقوم المُميز بتقييم مخرجات المولد، والتمييز بين البيانات الحقيقية من مجموعة التدريب والبيانات الاصطناعية التي أنشأها المولد.

يتنافس النموذجان: يحاول المولد خداع المُميِّز لتصنيف البيانات المولدة على أنها حقيقية، بينما يعمل المُميِّز باستمرار على تحسين قدرته على اكتشاف البيانات الاصطناعية. تستمر عملية الخصومة هذه حتى لا يتمكن المُميِّز من التمييز بين البيانات الحقيقية والمولدة. في هذه المرحلة، تكون شبكة GAN قادرة على إنشاء صور ومقاطع فيديو وأنواع أخرى من البيانات الواقعية.

شبكات GAN مقابل شبكات CNN

تعد شبكات GAN والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) أنواعًا قوية من الشبكات العصبية المستخدمة في التعلم العميق، ولكنها تختلف بشكل كبير من حيث حالات الاستخدام والهندسة المعمارية.

حالات الاستخدام

• GANs:متخصصون في توليد بيانات تركيبية واقعية بناءً على بيانات التدريب. وهذا يجعل شبكات GAN مناسبة تمامًا لمهام مثل إنشاء الصور ونقل نمط الصورة وزيادة البيانات. شبكات GAN غير خاضعة للرقابة، مما يعني أنه يمكن تطبيقها على السيناريوهات التي تكون فيها البيانات المصنفة نادرة أو غير متوفرة.
• CNNs:تستخدم بشكل أساسي لمهام تصنيف البيانات المنظمة، مثل تحليل المشاعر، وتصنيف المواضيع، وترجمة اللغة. نظرًا لقدراتها التصنيفية، تعمل شبكات CNN أيضًا كأداة تمييز جيدة في شبكات GAN. ومع ذلك، نظرًا لأن شبكات CNN تتطلب بيانات تدريب منظمة وموضحة بشريًا، فإنها تقتصر على سيناريوهات التعلم الخاضعة للإشراف.

بنيان

• شبكات GAN:تتكون من نموذجين – نموذج تمييزي ومولد – يشاركان في عملية تنافسية. يقوم المولد بإنشاء صور، بينما يقوم المُميِّز بتقييمها، مما يدفع المولد إلى إنتاج صور واقعية بشكل متزايد مع مرور الوقت.
• CNNs:استخدم طبقات العمليات التلافيفية والتجميعية لاستخراج الميزات من الصور وتحليلها. تركز بنية النموذج الواحد هذه على التعرف على الأنماط والهياكل داخل البيانات.

بشكل عام، بينما تركز شبكات CNN على تحليل البيانات المنظمة الموجودة، فإن شبكات GAN موجهة نحو إنشاء بيانات جديدة وواقعية.

كيف تعمل شبكات GAN

على مستوى عالٍ، تعمل شبكة GAN من خلال وضع شبكتين عصبيتين – المولد والمميز – في مواجهة بعضهما البعض. لا تتطلب شبكات GAN نوعًا معينًا من بنية الشبكة العصبية لأي من مكونيها، طالما أن البنيات المحددة تكمل بعضها البعض. على سبيل المثال، إذا تم استخدام CNN كمميز لتوليد الصور، فقد يكون المولد عبارة عن شبكة عصبية غير تلافيفية (deCNN)، والتي تنفذ عملية CNN في الاتجاه المعاكس. كل مكون له هدف مختلف:

• المولد:إنتاج بيانات ذات جودة عالية بحيث ينخدع المُميز ويصنفها على أنها حقيقية.
• المميز:لتصنيف عينة بيانات معينة بدقة على أنها حقيقية (من مجموعة بيانات التدريب) أو مزيفة (تم إنشاؤها بواسطة المولد).

هذه المنافسة هي تطبيق للعبة محصلتها صفر، حيث تكون المكافأة الممنوحة لأحد النماذج بمثابة عقوبة للنموذج الآخر. بالنسبة للمولد، يؤدي خداع أداة التمييز بنجاح إلى تحديث النموذج الذي يعزز قدرته على توليد بيانات واقعية. على العكس من ذلك، عندما يحدد جهاز التمييز البيانات المزيفة بشكل صحيح، فإنه يتلقى تحديثًا يعمل على تحسين قدرات الكشف الخاصة به. رياضياً، يهدف التمييز إلى تقليل خطأ التصنيف، بينما يسعى المولد إلى تعظيمه.

عملية التدريب GAN

يتضمن تدريب شبكات GAN التناوب بين المولد والمميز على مدار فترات متعددة. العصور عبارة عن عمليات تدريب كاملة على مجموعة البيانات بأكملها. تستمر هذه العملية حتى ينتج المولد بيانات اصطناعية تخدع أداة التمييز في حوالي 50% من الوقت. في حين أن كلا النموذجين يستخدمان خوارزميات مماثلة لتقييم الأداء وتحسينه، فإن تحديثاتهما تحدث بشكل مستقل. يتم تنفيذ هذه التحديثات باستخدام طريقة تسمى الانتشار العكسي، والتي تقيس خطأ كل نموذج وتضبط المعلمات لتحسين الأداء. تقوم خوارزمية التحسين بعد ذلك بضبط معلمات كل نموذج بشكل مستقل.

فيما يلي تمثيل مرئي لبنية GAN، يوضح المنافسة بين المولد والمميز:

مرحلة تدريب المولدات:

1 يقوم المولد بإنشاء عينات بيانات، تبدأ عادةً بالضوضاء العشوائية كمدخل.

2 يصنف المُميز هذه العينات على أنها حقيقية (من مجموعة بيانات التدريب) أو مزيفة (تم إنشاؤها بواسطة المولد).

3 بناءً على استجابة المُميِّز، يتم تحديث معلمات المولد باستخدام الانتشار العكسي.

مرحلة التدريب على التمييز:

1 يتم إنشاء بيانات مزيفة باستخدام الحالة الحالية للمولد.

2 يتم تقديم العينات التي تم إنشاؤها إلى المُميز، إلى جانب عينات من مجموعة بيانات التدريب.

3 باستخدام الانتشار العكسي، يتم تحديث معلمات أداة التمييز بناءً على أداء التصنيف الخاص بها.

تستمر عملية التدريب التكرارية هذه، حيث يتم تعديل معلمات كل نموذج بناءً على أدائه، حتى ينتج المولد باستمرار بيانات لا يستطيع المُميِّز تمييزها بشكل موثوق عن البيانات الحقيقية.

أنواع شبكات GAN

بناءً على بنية GAN الأساسية التي يشار إليها غالبًا باسم Vanilla GAN، تم تطوير أنواع متخصصة أخرى من شبكات GAN وتحسينها للقيام بمهام مختلفة. بعض الاختلافات الأكثر شيوعًا موضحة أدناه، على الرغم من أن هذه ليست قائمة شاملة:

GAN الشرطية (cGAN)

تستخدم شبكات GAN الشرطية، أو cGANs، معلومات إضافية، تسمى الشروط، لتوجيه النموذج في إنشاء أنواع محددة من البيانات عند التدريب على مجموعة بيانات أكثر عمومية. يمكن أن يكون الشرط عبارة عن تسمية فئة أو وصف يستند إلى نص أو نوع آخر من معلومات التصنيف للبيانات. على سبيل المثال، تخيل أنك بحاجة إلى إنشاء صور للقطط السيامية فقط، ولكن مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك تحتوي على صور لجميع أنواع القطط. في cGAN، يمكنك تسمية صور التدريب بنوع القطة، ويمكن للنموذج استخدام ذلك لمعرفة كيفية إنشاء صور للقطط السيامية فقط.

شبكة GAN التلافيفية العميقة (DCGAN)

تم تحسين شبكة GAN التلافيفية العميقة، أو DCGAN، لتوليد الصور. في DCGAN، يكون المولد عبارة عن شبكة عصبية تلافيفية عميقة التضمين (deCNN)، والمميز هو شبكة CNN عميقة. تعتبر شبكات CNN أكثر ملاءمة للعمل مع الصور وتوليدها نظرًا لقدرتها على التقاط التسلسلات الهرمية والأنماط المكانية. يستخدم المولد الموجود في DCGAN طبقات تلافيفية للاختزال والتحويل لإنشاء صور ذات جودة أعلى مما يمكن أن تولده الإدراك الحسي متعدد الطبقات (شبكة عصبية بسيطة تتخذ القرارات من خلال وزن ميزات الإدخال). وبالمثل، يستخدم أداة التمييز طبقات تلافيفية لاستخراج الميزات من عينات الصور وتصنيفها بدقة على أنها حقيقية أو مزيفة.

CycleGAN

CycleGAN هو نوع من GAN مصمم لإنشاء نوع واحد من الصور من نوع آخر. على سبيل المثال، يمكن لـ CycleGAN تحويل صورة فأر إلى فأر، أو كلب إلى ذئب. تستطيع CycleGANs إجراء هذه الترجمة من صورة إلى صورة دون التدريب على مجموعات البيانات المقترنة، أي مجموعات البيانات التي تحتوي على الصورة الأساسية والتحويل المطلوب. يتم تحقيق هذه الإمكانية باستخدام مولدين ومميزين بدلاً من الزوج الفردي الذي تستخدمه شبكة GAN الفانيليا. في CycleGAN، يقوم أحد المولدات بتحويل الصور من الصورة الأساسية إلى النسخة المحولة، بينما يقوم المولد الآخر بإجراء التحويل في الاتجاه المعاكس. وبالمثل، يقوم كل تمييز بفحص نوع معين من الصور لتحديد ما إذا كانت حقيقية أم مزيفة. يستخدم CycleGAN بعد ذلك فحص الاتساق للتأكد من أن تحويل الصورة إلى النمط الآخر والخلف يؤدي إلى ظهور الصورة الأصلية.

تطبيقات شبكات GAN

نظرًا لبنيتها المميزة، فقد تم تطبيق شبكات GAN على مجموعة من حالات الاستخدام المبتكرة، على الرغم من أن أدائها يعتمد بشكل كبير على مهام محددة وجودة البيانات. تتضمن بعض التطبيقات الأكثر قوة إنشاء تحويل النص إلى صورة، وزيادة البيانات، وإنشاء الفيديو ومعالجته.

توليد النص إلى الصورة

يمكن لشبكات GAN إنشاء صور من الوصف النصي. يعد هذا التطبيق ذا قيمة في الصناعات الإبداعية، حيث يسمح للمؤلفين والمصممين بتصور المشاهد والشخصيات الموصوفة في النص. في حين أن شبكات GAN غالبًا ما تستخدم لمثل هذه المهام، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى، مثل DALL-E من OpenAI، تستخدم بنيات قائمة على المحولات لتحقيق نتائج مماثلة.

زيادة البيانات

تعتبر شبكات GAN مفيدة لزيادة البيانات لأنها يمكن أن تولد بيانات تركيبية تشبه بيانات التدريب الحقيقية، على الرغم من أن درجة الدقة والواقعية يمكن أن تختلف اعتمادًا على حالة الاستخدام المحددة ونموذج التدريب. تعتبر هذه القدرة ذات قيمة خاصة في التعلم الآلي لتوسيع مجموعات البيانات المحدودة وتحسين أداء النموذج. بالإضافة إلى ذلك، توفر شبكات GAN حلاً للحفاظ على خصوصية البيانات. في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية والتمويل، يمكن لشبكات GAN إنتاج بيانات تركيبية تحافظ على الخصائص الإحصائية لمجموعة البيانات الأصلية دون المساس بالمعلومات الحساسة.

توليد الفيديو والتلاعب به

أظهرت شبكات GAN نتائج واعدة في بعض مهام إنشاء الفيديو ومعالجته. على سبيل المثال، يمكن استخدام شبكات GAN لإنشاء إطارات مستقبلية من تسلسل فيديو أولي، مما يساعد في تطبيقات مثل التنبؤ بحركة المشاة أو التنبؤ بمخاطر الطريق للمركبات ذاتية القيادة. ومع ذلك، لا تزال هذه التطبيقات قيد البحث والتطوير النشط. يمكن أيضًا استخدام شبكات GAN لإنشاء محتوى فيديو اصطناعي بالكامل وتحسين مقاطع الفيديو بتأثيرات خاصة واقعية.

مزايا شبكات GAN

توفر شبكات GAN العديد من المزايا المتميزة، بما في ذلك القدرة على إنشاء بيانات تركيبية واقعية، والتعلم من البيانات غير المقترنة، وإجراء تدريب غير خاضع للرقابة.

توليد بيانات اصطناعية عالية الجودة

تسمح بنية GANs بإنتاج بيانات تركيبية يمكنها تقريب بيانات العالم الحقيقي في تطبيقات مثل زيادة البيانات وإنشاء الفيديو، على الرغم من أن جودة ودقة هذه البيانات يمكن أن تعتمد بشكل كبير على ظروف التدريب ومعلمات النموذج. على سبيل المثال، تتفوق شبكات DCGAN، التي تستخدم شبكات CNN لمعالجة الصور المثلى، في توليد صور واقعية.

قادرة على التعلم من البيانات غير المقترنة

على عكس بعض نماذج تعلم الآلة، يمكن لشبكات GAN التعلم من مجموعات البيانات دون أمثلة مقترنة للمدخلات والمخرجات. تسمح هذه المرونة باستخدام شبكات GAN في نطاق واسع من المهام حيث تكون البيانات المقترنة نادرة أو غير متوفرة. على سبيل المثال، في مهام الترجمة من صورة إلى صورة، غالبًا ما تتطلب النماذج التقليدية مجموعة بيانات من الصور وتحويلاتها للتدريب. في المقابل، يمكن لشبكات GAN الاستفادة من مجموعة واسعة من مجموعات البيانات المحتملة للتدريب.

التعلم غير الخاضع للرقابة

شبكات GAN هي طريقة تعلم آلي غير خاضعة للرقابة، مما يعني أنه يمكن تدريبها على بيانات غير مصنفة دون توجيه واضح. وهذا مفيد بشكل خاص لأن تصنيف البيانات عملية تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة. إن قدرة شبكات GAN على التعلم من البيانات غير المسماة تجعلها ذات قيمة للتطبيقات التي تكون فيها البيانات المصنفة محدودة أو يصعب الحصول عليها. يمكن أيضًا تكييف شبكات GAN للتعلم شبه الخاضع للإشراف أو الخاضع للإشراف، مما يسمح لها أيضًا باستخدام البيانات المصنفة.

مساوئ شبكات GAN

في حين أن شبكات GAN هي أداة قوية في التعلم الآلي، إلا أن بنيتها تخلق مجموعة فريدة من العيوب. وتشمل هذه العيوب الحساسية للمعلمات الفائقة، والتكاليف الحسابية العالية، وفشل التقارب، وظاهرة تسمى انهيار الوضع.

حساسية فرط المعلمة

تعتبر شبكات GAN حساسة للمعلمات الفائقة، وهي معلمات تم تعيينها قبل التدريب ولم يتم تعلمها من البيانات. تتضمن الأمثلة بنيات الشبكة وعدد أمثلة التدريب المستخدمة في تكرار واحد. يمكن أن تؤثر التغييرات الصغيرة في هذه المعلمات بشكل كبير على عملية التدريب ومخرجات النموذج، مما يستلزم ضبطًا دقيقًا واسع النطاق للتطبيقات العملية.

التكلفة الحسابية العالية

نظرًا لبنيتها المعقدة، وعملية التدريب التكرارية، وحساسية المعلمات الفائقة، غالبًا ما تتحمل شبكات GAN تكاليف حسابية عالية. يتطلب تدريب شبكات GAN بنجاح أجهزة متخصصة ومكلفة، بالإضافة إلى وقت كبير، مما قد يشكل عائقًا أمام العديد من المؤسسات التي تتطلع إلى استخدام شبكات GAN.

فشل التقارب

يمكن للمهندسين والباحثين قضاء وقت طويل في تجربة تكوينات التدريب قبل أن يصلوا إلى معدل مقبول تصبح عنده مخرجات النموذج مستقرة ودقيقة، والمعروفة باسم معدل التقارب. قد يكون من الصعب جدًا تحقيق التقارب في شبكات GAN وقد لا يستمر لفترة طويلة. يحدث فشل التقارب عندما يفشل المُميِّز في الاختيار بشكل كافٍ بين البيانات الحقيقية والمزيفة، مما يؤدي إلى دقة تصل إلى 50% تقريبًا لأنه لم يكتسب القدرة على تحديد البيانات الحقيقية، على عكس التوازن المقصود الذي تم الوصول إليه أثناء التدريب الناجح. قد لا تصل بعض شبكات GAN أبدًا إلى التقارب وقد تتطلب تحليلًا متخصصًا لإصلاحها.

انهيار الوضع

شبكات GAN عرضة لمشكلة تسمى انهيار الوضع، حيث يقوم المولد بإنشاء نطاق محدود من المخرجات ويفشل في عكس تنوع توزيعات البيانات في العالم الحقيقي. تنشأ هذه المشكلة من بنية GAN، لأن المولد أصبح يركز بشكل مفرط على إنتاج البيانات التي يمكن أن تخدع المُميِّز، مما يؤدي إلى إنشاء أمثلة مماثلة.