Üretken Rekabet Ağının Temelleri: Bilmeniz Gerekenler

Üretken rakip ağlar (GAN'lar), makine öğreniminde (ML) çok sayıda uygulamaya sahip güçlü bir yapay zeka (AI) aracıdır. Bu kılavuz GAN'ları, nasıl çalıştıklarını, uygulamalarını, avantajlarını ve dezavantajlarını araştırıyor.

İçindekiler

• GAN nedir?
• GAN'lar ve CNN'ler
• GAN'lar nasıl çalışır?
• GAN Türleri
• GAN uygulamaları
• GAN'ların avantajları
• GAN'ların dezavantajları

Üretken bir rakip ağ nedir?

Üretken bir çekişmeli ağ veya GAN, genellikle denetimsiz makine öğreniminde kullanılan ancak aynı zamanda yarı denetimli ve denetimli öğrenmeye de uyarlanabilen bir tür derin öğrenme modelidir. GAN'lar, eğitim veri kümesine benzer yüksek kaliteli veriler oluşturmak için kullanılır. Üretken yapay zekanın bir alt kümesi olarak GAN'lar iki alt modelden oluşur: oluşturucu ve ayırıcı.

1 Jeneratör:Jeneratör sentetik veriler oluşturur.

2 Ayırıcı:Ayırıcı, eğitim setindeki gerçek veriler ile jeneratör tarafından oluşturulan sentetik veriler arasında ayrım yaparak jeneratörün çıkışını değerlendirir.

İki model bir rekabet içindedir: Oluşturucu, ayrıştırıcıyı oluşturulan verileri gerçek olarak sınıflandırması için kandırmaya çalışırken, ayrıştırıcı sentetik verileri tespit etme yeteneğini sürekli olarak geliştirir. Bu çekişmeli süreç, ayrımcının gerçek veri ile üretilmiş veriyi artık ayırt edememesine kadar devam eder. Bu noktada GAN gerçekçi görüntüler, videolar ve diğer veri türlerini üretme yeteneğine sahiptir.

GAN'lar ve CNN'ler

GAN'lar ve evrişimli sinir ağları (CNN'ler), derin öğrenmede kullanılan güçlü sinir ağı türleridir ancak kullanım durumları ve mimari açısından önemli ölçüde farklılık gösterirler.

Kullanım durumları

• GAN'lar:Eğitim verilerine dayalı gerçekçi sentetik veriler üretmede uzmanlaşın. Bu, GAN'ları görüntü oluşturma, görüntü stili aktarımı ve veri artırma gibi görevlere çok uygun hale getirir. GAN'lar denetlenmez; bu, etiketli verilerin az olduğu veya kullanılamadığı senaryolara uygulanabilecekleri anlamına gelir.
• CNN'ler:Öncelikle duygu analizi, konu kategorizasyonu ve dil çevirisi gibi yapılandırılmış veri sınıflandırma görevleri için kullanılır. Sınıflandırma yeteneklerinden dolayı CNN'ler aynı zamanda GAN'larda iyi bir ayırıcı görevi görür. Ancak CNN'ler yapılandırılmış, insan açıklamalı eğitim verileri gerektirdiğinden denetimli öğrenme senaryolarıyla sınırlıdır.

Mimarlık

• GAN'lar:Rekabetçi bir sürece dahil olan iki modelden (bir ayırıcı ve bir jeneratör) oluşur. Jeneratör görüntüler oluştururken, ayırıcı bunları değerlendirir ve jeneratörü zaman içinde giderek daha gerçekçi görüntüler üretmeye zorlar.
• CNN'ler:Görüntülerden özellikleri çıkarmak ve analiz etmek için evrişim ve havuzlama işlemleri katmanlarından yararlanın. Bu tek modelli mimari, veri içindeki kalıpları ve yapıları tanımaya odaklanır.

Genel olarak, CNN'ler mevcut yapılandırılmış verileri analiz etmeye odaklanırken, GAN'lar yeni, gerçekçi veriler oluşturmaya yöneliktir.

GAN'lar nasıl çalışır?

Yüksek düzeyde, bir GAN, iki sinir ağını (üretici ve ayırıcı) birbirine karşı yarıştırarak çalışır. Seçilen mimariler birbirini tamamladığı sürece GAN'lar, iki bileşeni için de belirli bir tür sinir ağı mimarisi gerektirmez. Örneğin, görüntü üretimi için bir ayırıcı olarak bir CNN kullanılıyorsa, o zaman oluşturucu, CNN sürecini tersine gerçekleştiren bir evrişimsiz sinir ağı (deCNN) olabilir. Her bileşenin farklı bir hedefi vardır:

• Jeneratör:Ayırıcının onu gerçek olarak sınıflandırmasına neden olacak kadar yüksek kalitede veri üretmek.
• Ayırıcı:Belirli bir veri örneğini gerçek (eğitim veri kümesinden) veya sahte (üretici tarafından oluşturulan) olarak doğru bir şekilde sınıflandırmak için.

Bu yarışma, bir modele verilen ödülün diğer model için de ceza olduğu sıfır toplamlı oyunun bir uygulamasıdır. Jeneratör için, ayırıcıyı başarılı bir şekilde kandırmak, gerçekçi veriler üretme yeteneğini geliştiren bir model güncellemesiyle sonuçlanır. Tersine, ayırıcı sahte verileri doğru bir şekilde tanımladığında, algılama yeteneklerini geliştiren bir güncelleme alır. Matematiksel olarak, ayırıcı sınıflandırma hatasını en aza indirmeyi hedeflerken, üreteç bunu en üst düzeye çıkarmaya çalışır.

GAN eğitim süreci

GAN'ların eğitimi, birden fazla dönem boyunca oluşturucu ve ayırıcı arasında geçiş yapmayı içerir. Dönemler, veri kümesinin tamamında tamamlanan eğitim çalıştırmalarıdır. Bu süreç, jeneratör, ayırıcıyı yaklaşık %50 oranında yanıltan sentetik veriler üretene kadar devam eder. Her iki model de performans değerlendirmesi ve iyileştirme için benzer algoritmalar kullanırken, güncellemeleri bağımsız olarak gerçekleşir. Bu güncellemeler, her modelin hatasını ölçen ve performansı artırmak için parametreleri ayarlayan, geriye yayılım adı verilen bir yöntem kullanılarak gerçekleştirilir. Daha sonra bir optimizasyon algoritması her modelin parametrelerini bağımsız olarak ayarlar.

Burada GAN mimarisinin, oluşturucu ve ayırıcı arasındaki rekabeti gösteren görsel bir temsili verilmiştir:

Jeneratör eğitim aşaması:

1 Jeneratör, genellikle girdi olarak rastgele gürültüyle başlayarak veri örnekleri oluşturur.

2 Ayırıcı bu örnekleri gerçek (eğitim veri kümesinden) veya sahte (üretici tarafından oluşturulan) olarak sınıflandırır.

3 Ayırıcının yanıtına bağlı olarak jeneratör parametreleri geri yayılım kullanılarak güncellenir.

Ayırıcı eğitim aşaması:

1 Jeneratörün mevcut durumu kullanılarak sahte veriler üretiliyor.

2 Oluşturulan örnekler, eğitim veri setindeki örneklerle birlikte ayrımcıya sunulur.

3 Geri yayılım kullanılarak ayırıcının parametreleri, sınıflandırma performansına göre güncellenir.

Bu yinelemeli eğitim süreci, her modelin parametrelerinin performansına göre ayarlanmasıyla, jeneratör, ayırıcının gerçek verilerden güvenilir bir şekilde ayırt edemeyeceği verileri tutarlı bir şekilde üretene kadar devam eder.

GAN Türleri

Çoğunlukla standart GAN olarak adlandırılan temel GAN ​​mimarisi üzerine inşa edilen diğer özel GAN ​​türleri, çeşitli görevler için geliştirilmiş ve optimize edilmiştir. En yaygın varyasyonlardan bazıları aşağıda açıklanmıştır, ancak bu kapsamlı bir liste değildir:

Koşullu GAN (cGAN)

Koşullu GAN'lar veya cGAN'lar, daha genel bir veri kümesi üzerinde eğitim sırasında belirli veri türlerinin oluşturulmasında modele rehberlik etmek için koşullar adı verilen ek bilgileri kullanır. Koşul, veriye ilişkin bir sınıf etiketi, metin tabanlı açıklama veya başka türde bir sınıflandırma bilgisi olabilir. Örneğin, yalnızca Siyam kedilerinin görüntülerini oluşturmanız gerektiğini, ancak eğitim veri kümenizin her tür kedinin görüntülerini içerdiğini düşünün. Bir cGAN'da eğitim görüntülerini kedi türüyle etiketleyebilirsiniz ve model bunu yalnızca Siyam kedilerinin resimlerinin nasıl oluşturulacağını öğrenmek için kullanabilir.

Derin evrişimli GAN (DCGAN)

Derin evrişimli GAN veya DCGAN, görüntü üretimi için optimize edilmiştir. Bir DCGAN'da, oluşturucu derin gömülü bir evrişimli sinir ağıdır (deCNN) ve ayırıcı ise derin bir CNN'dir. CNN'ler, mekansal hiyerarşileri ve kalıpları yakalama yeteneklerinden dolayı görüntülerle çalışmak ve görüntüler oluşturmak için daha uygundur. DCGAN'daki jeneratör, çok katmanlı bir algılayıcının (giriş özelliklerini tartarak karar veren basit bir sinir ağı) üretebileceğinden daha yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak için üst örnekleme ve transpoze evrişim katmanlarını kullanır. Benzer şekilde, ayırıcı, görüntü örneklerinden özellikler çıkarmak ve bunları gerçek veya sahte olarak doğru bir şekilde sınıflandırmak için evrişimli katmanları kullanır.

DöngüGAN

CycleGAN, bir tür görüntüden diğerini oluşturmak için tasarlanmış bir GAN türüdür. Örneğin CycleGAN, bir farenin görüntüsünü bir sıçana veya bir köpeğin görüntüsünü bir çakalın haline dönüştürebilir. CycleGAN'lar bu görüntüden görüntüye çeviriyi, eşleştirilmiş veri kümeleri, yani hem temel görüntüyü hem de istenen dönüşümü içeren veri kümeleri üzerinde eğitim almadan gerçekleştirebilir. Bu yetenek, vanilya GAN'ın kullandığı tek çift yerine iki jeneratör ve iki ayırıcı kullanılarak elde edilir. CycleGAN'da bir jeneratör, görüntüleri temel görüntüden dönüştürülmüş versiyona dönüştürürken, diğer jeneratör ters yönde bir dönüşüm gerçekleştirir. Benzer şekilde, her ayırıcı belirli bir görüntü tipini kontrol ederek gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirler. CycleGAN daha sonra bir görüntüyü diğer stile ve geriye dönüştürmenin orijinal görüntüyle sonuçlandığından emin olmak için bir tutarlılık kontrolü kullanır.

GAN uygulamaları

Performansları büyük ölçüde belirli görevlere ve veri kalitesine bağlı olmasına rağmen, kendine özgü mimarileri nedeniyle GAN'lar bir dizi yenilikçi kullanım senaryosuna uygulanmıştır. Daha güçlü uygulamalardan bazıları, metinden görüntüye dönüştürme, veri artırma ve video oluşturma ve işlemeyi içerir.

Metinden görüntüye dönüştürme

GAN'lar metinsel bir açıklamadan görüntüler oluşturabilir. Bu uygulama yaratıcı endüstrilerde değerlidir ve yazarların ve tasarımcıların metinde açıklanan sahneleri ve karakterleri görselleştirmesine olanak tanır. GAN'lar bu tür görevler için sıklıkla kullanılsa da OpenAI'nin DALL-E'si gibi diğer üretken yapay zeka modelleri, benzer sonuçlara ulaşmak için transformatör tabanlı mimarileri kullanır.

Veri artırma

GAN'lar veri artırma için kullanışlıdır çünkü gerçek eğitim verilerine benzeyen sentetik veriler üretebilirler, ancak doğruluk ve gerçekçilik derecesi belirli kullanım senaryosuna ve model eğitimine bağlı olarak değişebilir. Bu yetenek, sınırlı veri kümelerini genişletmek ve model performansını artırmak için makine öğreniminde özellikle değerlidir. Ayrıca GAN'lar veri gizliliğini korumaya yönelik bir çözüm sunar. Sağlık ve finans gibi hassas alanlarda GAN'lar, hassas bilgilerden ödün vermeden orijinal veri kümesinin istatistiksel özelliklerini koruyan sentetik veriler üretebilir.

Video oluşturma ve işleme

GAN'lar belirli video oluşturma ve işleme görevlerinde umut vaat ediyor. Örneğin, GAN'lar, başlangıçtaki bir video dizisinden gelecekteki kareleri oluşturmak için kullanılabilir ve yaya hareketini tahmin etme veya otonom araçlar için yol tehlikelerini tahmin etme gibi uygulamalara yardımcı olabilir. Ancak bu uygulamalar halen aktif araştırma ve geliştirme aşamasındadır. GAN'lar ayrıca tamamen sentetik video içeriği oluşturmak ve videoları gerçekçi özel efektlerle geliştirmek için de kullanılabilir.

GAN'ların avantajları

GAN'lar, gerçekçi sentetik veriler oluşturma, eşleştirilmemiş verilerden öğrenme ve denetimsiz eğitim gerçekleştirme yeteneği dahil olmak üzere birçok farklı avantaj sunar.

Yüksek kaliteli sentetik veri üretimi

GAN'ların mimarisi, veri artırma ve video oluşturma gibi uygulamalarda gerçek dünya verilerine yaklaşabilen sentetik veriler üretmelerine olanak tanır; ancak bu verilerin kalitesi ve kesinliği büyük ölçüde eğitim koşullarına ve model parametrelerine bağlı olabilir. Örneğin, optimum görüntü işleme için CNN'leri kullanan DCGAN'lar, gerçekçi görüntüler oluşturmada mükemmeldir.

Eşleştirilmemiş verilerden öğrenebilir

Bazı makine öğrenimi modellerinden farklı olarak GAN'lar, eşleştirilmiş giriş ve çıkış örnekleri olmadan veri kümelerinden öğrenebilir. Bu esneklik, GAN'ların eşleştirilmiş verilerin az olduğu veya kullanılamadığı çok çeşitli görevlerde kullanılmasına olanak tanır. Örneğin, görüntüden görüntüye çeviri görevlerinde, geleneksel modeller genellikle eğitim için bir görüntü veri kümesine ve bunların dönüşümlerine ihtiyaç duyar. Bunun aksine, GAN'lar eğitim için daha geniş çeşitlilikte potansiyel veri kümelerinden yararlanabilir.

Denetimsiz öğrenme

GAN'lar denetimsiz bir makine öğrenimi yöntemidir; bu, açık bir yönlendirme olmadan etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitilebilecekleri anlamına gelir. Verilerin etiketlenmesi zaman alıcı ve maliyetli bir süreç olduğundan bu özellikle avantajlıdır. GAN'ların etiketlenmemiş verilerden öğrenme yeteneği, onları etiketli verilerin sınırlı olduğu veya elde edilmesinin zor olduğu uygulamalar için değerli kılar. GAN'lar aynı zamanda yarı denetimli ve denetimli öğrenmeye de uyarlanabilir ve böylece etiketli verileri de kullanmalarına olanak sağlanır.

GAN'ların dezavantajları

GAN'lar makine öğreniminde güçlü bir araç olsa da mimarileri benzersiz bir dizi dezavantaj yaratır. Bu dezavantajlar arasında hiper parametrelere duyarlılık, yüksek hesaplama maliyetleri, yakınsama başarısızlığı ve mod çökmesi adı verilen bir olgu yer alır.

Hiperparametre hassasiyeti

GAN'lar, eğitimden önce ayarlanan ve verilerden öğrenilmeyen parametreler olan hiper parametrelere karşı duyarlıdır. Örnekler arasında ağ mimarileri ve tek bir yinelemede kullanılan eğitim örneklerinin sayısı yer alır. Bu parametrelerdeki küçük değişiklikler, eğitim sürecini ve model çıktılarını önemli ölçüde etkileyebilir ve pratik uygulamalar için kapsamlı ince ayarlar yapılmasını gerektirebilir.

Yüksek hesaplama maliyeti

Karmaşık mimarileri, yinelemeli eğitim süreçleri ve hiper parametre hassasiyetleri nedeniyle GAN'lar genellikle yüksek hesaplama maliyetlerine neden olur. Bir GAN'ı başarılı bir şekilde eğitmek, özel ve pahalı donanımın yanı sıra önemli miktarda zaman gerektirir ve bu, GAN'ları kullanmak isteyen birçok kuruluş için engel teşkil edebilir.

Yakınsama hatası

Mühendisler ve araştırmacılar, yakınsama oranı olarak bilinen, modelin çıktısının istikrarlı ve doğru hale geldiği kabul edilebilir bir orana ulaşmadan önce eğitim konfigürasyonlarını denemek için önemli miktarda zaman harcayabilirler. GAN'larda yakınsamanın sağlanması çok zor olabilir ve çok uzun sürmeyebilir. Yakınsama başarısızlığı, ayırıcının gerçek ve sahte veriler arasında yeterince karar verememesidir ve başarılı eğitim sırasında ulaşılan amaçlanan dengenin aksine, gerçek verileri tanımlama yeteneğini kazanamadığı için kabaca %50'lik bir doğrulukla sonuçlanır. Bazı GAN'lar hiçbir zaman yakınsamaya ulaşamayabilir ve onarımı için özel analiz gerektirebilir.

Mod çöküşü

GAN'lar, jeneratörün sınırlı sayıda çıktı oluşturduğu ve gerçek dünyadaki veri dağıtımlarının çeşitliliğini yansıtamadığı, mod çökmesi adı verilen bir soruna eğilimlidir. Bu sorun GAN mimarisinden kaynaklanmaktadır çünkü jeneratör, ayrıştırıcıyı kandırabilecek veri üretmeye aşırı odaklanarak benzer örnekler üretmesine neden olur.