Qu'est-ce qu'un GAN ?
Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) ont été développés et introduits pour la première fois par Ian J. Goodfellow en 2014. Un GAN est une technique d'apprentissage automatique qui aide à générer des médias synthétiques décrivant des vidéos, des images, des voix ou des textes, partiellement ou entièrement générés par l'intelligence artificielle. Les logiciels de médias synthétiques aident à prendre des entrées des utilisateurs et à produire des médias en sortie qui peuvent ensuite être utilisés pour la formation, le divertissement, et bien plus encore.
Les GANs sont une approche de la modélisation générative utilisant des méthodes d'apprentissage profond pour rendre leurs prédictions plus précises. Ils se composent principalement de deux parties :
- Générateur : Génère des données plausibles, qui deviennent des exemples d'entraînement négatifs pour le discriminateur.
- Discriminateur : Distingue entre les données fausses et réelles du générateur et pénalise le générateur pour avoir produit des résultats peu plausibles.
Le générateur crée du contenu faux tandis que le discriminateur détecte si ce contenu est réel ou faux. Ils travaillent ensemble pour s'améliorer et deviennent ainsi meilleurs à détecter les faux. Le processus de va-et-vient continue jusqu'à ce que le générateur produise un contenu synthétique très réaliste.
Comment fonctionnent les GANs ?
Les GANs suivent une méthode de travail simple et directe. Ils sont divisés en trois catégories :
- Génératif : Décrit comment les données sont générées sur la base d'un modèle probabiliste
- Antagoniste : Modèle entraîné dans un cadre antagoniste
- Réseaux : Utilisés comme algorithmes d'intelligence artificielle (IA) à des fins de formation
La première étape pour établir un GAN est d'identifier le résultat final souhaité et de rassembler un ensemble de données d'entraînement initial basé sur ces paramètres. Les données sont ensuite randomisées et entrées dans le générateur jusqu'à ce qu'une précision de base dans la production de la sortie soit atteinte.
Ensuite, le contenu échantillon est alimenté au discriminateur, et le point de données réel est lié au concept original. Une fois que les modèles de générateur et de discriminateur ont traité ces données, un processus d'optimisation par rétropropagation a lieu. Le discriminateur filtre l'information et renvoie des probabilités entre 0 et 1, où 0 correspond à des images réelles et 0 à des images fausses. Le processus se répète jusqu'à ce que le GAN atteigne son résultat souhaité.
À quoi servent les GANs ?
Les GANs deviennent très populaires en raison de leur capacité à comprendre et recréer du contenu visuel avec une grande attention aux détails et une précision remarquable. Ils s'avèrent bénéfiques pour diverses tâches, y compris mais sans s'y limiter, l'augmentation de données, la synthèse d'images, la détection d'anomalies, et plus encore.
Certaines des applications typiques des réseaux antagonistes génératifs sont :
- Diagnostiquer des conditions de santé
- Convertir des images en noir et blanc en couleur
- Créer des représentations photoréalistes de prototypes de produits
- Générer des visages humains
- Développer des designs de mode
- Développer des personnages de jeux vidéo
- Générer des images 3D réalistes
- Créer des images réalistes d'animaux
Types de GANs
Les réseaux antagonistes génératifs ont de multiples usages. Les différents types de GANs sont :
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GAN vanille : Le GAN vanille est le plus simple de tous les GANs et algorithmes. Il essaie d'optimiser des équations mathématiques avec la descente de gradient stochastique, un algorithme qui aide les applications d'apprentissage automatique à choisir le meilleur ajustement entre les sorties prédites et réelles. Il se compose à la fois du générateur et du discriminateur et la classification des images générées est effectuée comme des perceptrons multicouches simples. Le discriminateur détermine si l'entrée appartient à la classe, et le générateur collecte les données.
- GAN conditionnel : Le GAN conditionnel permet de conditionner le réseau avec de nouvelles informations en appliquant des étiquettes de classe. Pendant l'entraînement du GAN, le réseau reçoit des images avec l'étiquette réelle, c'est-à-dire "tulipe" et "tournesol", l'aidant à apprendre à les distinguer.
- GAN convolutionnel profond : Avec l'aide de réseaux neuronaux convolutionnels profonds, ce GAN aide à générer des images haute résolution qui peuvent être facilement différenciées. C'est une technique pour extraire des informations importantes des données générées, permettant au réseau d'absorber rapidement les détails requis.
- CycleGAN : Une architecture GAN courante utilisée pour apprendre à transformer entre des images de différents styles, le CycleGAN aide à enseigner à un réseau comment modifier une image de l'hiver à l'été ou d'un animal à un autre. Il peut également modifier des visages humains qui s'intègrent dans différents groupes d'âge.
- StyleGAN : Il produit des photos réalistes et de haute qualité de visages que les utilisateurs peuvent modifier pour altérer leur apparence.
- GAN de super-résolution : Une image basse résolution peut être transformée en une image très détaillée tout en augmentant la résolution de l'image et en remplissant les zones floues.
Avantages des GANs
Les GANs présentent de nombreux avantages. Certains des plus courants sont listés ci-dessous.
- Génération de données synthétiques : Les GANs génèrent de nouveaux médias synthétiques qui ressemblent à la distribution des données et peuvent être utiles pour la détection d'anomalies, les applications créatives, et l'augmentation de données.
- Résultats de haute qualité : Les GANs produisent des résultats de haute qualité pour diverses applications telles que la synthèse musicale, la synthèse vidéo, la synthèse d'images, et plus encore.
- Apprentissage automatique non supervisé : Les GANs ont le potentiel d'apprendre à partir de données non étiquetées, ce qui les rend adaptés aux tâches d'apprentissage automatique non supervisé où les données étiquetées peuvent être difficiles à obtenir.
- Polyvalence : Les GANs peuvent être appliqués à un large éventail d'applications.
CNN vs. RNN vs. GAN
Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) sont utilisés pour les tâches de reconnaissance d'images et de vidéos, en particulier pour identifier les motifs et les caractéristiques des images. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont bien adaptés aux données séquentielles telles que le langage naturel ou les données de séries temporelles. Ils ont une composante mémoire qui permet un traitement séquentiel et aide à maintenir le contexte.
Les GANs sont utilisés pour des tâches génératives telles que la création de nouvelles vidéos, textes ou audios et la distinction entre les données réelles et fausses. En conclusion, les CNN sont utiles pour le traitement d'images, les RNN pour le traitement de données séquentielles, et les GAN pour les tâches génératives.
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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.
