Teburin Abubuwan Ciki[Boye][Nuna]
Gabaɗaya, ƙirar ƙira mai zurfi kamar GANs, VAEs, da ƙirar autoregressive suna magance matsalolin haɗin hoto.
Idan aka yi la'akari da ingancin bayanan da suke ƙirƙira, cibiyoyin sadarwa na gaba (GANs) sun sami kulawa sosai a cikin 'yan shekarun nan.
Samfuran yadawa wani fanni ne mai ban sha'awa na nazari wanda ya kafa kansa. Filayen hoto, bidiyo, da tsara murya duka sun sami amfani mai yawa ga duka biyun.
Samfuran watsa shirye-shirye vs. GANs: Wanne ne ke Samar da ingantattun sakamako? A zahiri, wannan ya haifar da tattaunawa mai gudana.
A cikin gine-ginen lissafin da aka sani da GAN, biyu neural networks ana fafatawa da juna don samar da sabbin abubuwan da aka haɗa na bayanan da za su iya wucewa don samun bayanai na gaske.
Samfuran watsa shirye-shiryen suna samun karuwa sosai tunda suna ba da kwanciyar hankali na horo da babban sakamako don samar da kiɗa da zane-zane.
Wannan labarin zai bibiyi tsarin watsawa da GANs daki-daki, da yadda suka bambanta da juna da wasu 'yan wasu abubuwa.
Don haka, menene Generative Adversarial Networks?
Domin ƙirƙirar sabbin bayanai na wucin gadi na wucin gadi waɗanda za a iya yin kuskure don ainihin bayanai, cibiyoyin sadarwa na gaba (GANs) suna amfani da hanyoyin sadarwa na jijiyoyin jini guda biyu kuma suna haɗa su da juna (don haka “maƙiya” a cikin sunan).
Ana amfani da su sosai don magana, bidiyo, da ƙirƙirar hoto.
Manufar GAN ita ce ƙirƙirar bayanan da ba a gano a baya ba daga takamaiman saitin bayanai. Ƙoƙarin ƙaddamar da samfurin ainihin, rarraba bayanan da ba a tantance ba daga samfuran, yana yin wannan.
A madadin aka ce, waɗannan cibiyoyin sadarwa fassarorin ƙididdiga ne waɗanda ke ƙoƙarin koyon takamaiman rarraba ƙididdiga.
Hanyar GAN da aka yi amfani da ita don gano yadda ake cim ma wannan buri ita ce labari. A gaskiya ma, suna samar da bayanai ta hanyar kunna wasan biyu don haɓaka ƙirar ƙira.
Mai zuwa yana bayyana tsarin:
- mai wariya da ke samun ikon bambancewa tsakanin ingantattun bayanai da na karya
- janareta da ke ɗaukar sabbin hanyoyin ƙirƙirar bayanai na iya yaudarar mai nuna bambanci.
Mai nuna wariya yana tsayawa azaman hanyar sadarwa ta jijiyoyi. Saboda haka, janareta yana buƙatar ƙirƙirar hoto mai inganci don yaudarar shi.
Gaskiyar cewa waɗannan janareta ba a horar da su ta amfani da kowane rarraba fitarwa shine babban bambanci tsakanin samfuran autoencoder da sauran samfuran.
Akwai hanyoyi guda biyu don lalata aikin asarar samfurin:
- da ikon ƙididdigewa idan mai nuna bambanci daidai ya hango ainihin bayanai
- bayanan da aka samar ana annabta daidai ta wani yanki.
A kan mafi kyawu mai iya nuna wariya, wannan aikin asarar an rage shi:
Don haka ana iya ɗaukar nau'ikan nau'ikan nau'ikan nau'ikan nau'ikan rage nisa kuma, idan mai nuna bambanci ya dace, azaman bambance-bambance tsakanin rarraba gaskiya da samarwa.
A zahiri, ana iya amfani da bambance-bambance daban-daban kuma suna haifar da hanyoyin horar da GAN daban-daban.
Hanyoyin ilmantarwa, waɗanda suka haɗa da cinikayya tsakanin janareta da mai nuna bambanci, suna da kalubale don bi, duk da kasancewa mai sauƙi don daidaita aikin asarar GANs.
Hakanan babu tabbacin cewa koyo zai haɗu. A sakamakon haka, horar da samfurin GAN yana da wahala, tun da yake al'ada ne don gudanar da matsaloli kamar bacewar gradients da rugujewar yanayi (lokacin da babu bambanci a cikin samfuran da aka samar).
Yanzu, lokaci yayi don Yaɗuwar Model
An magance matsalar haɗin gwiwar horar da GANs ta hanyar haɓaka samfuran watsawa.
Waɗannan samfuran suna ɗauka cewa tsarin watsawa yayi daidai da asarar bayanai da ke haifar da tsangwama na ci gaba da hayaniya (ana ƙara amo gaussian a kowane lokaci na tsarin watsawa).
Manufar irin wannan samfurin shine sanin yadda hayaniya ke shafar bayanan da ke cikin samfurin, ko kuma, a sanya shi wata hanya, nawa bayanan da aka rasa saboda yaduwa.
Idan samfurin zai iya gano wannan, ya kamata ya sami damar dawo da samfurin asali kuma ya warware asarar bayanin da ya faru.
Ana samun wannan ta hanyar ƙirƙira ƙirar yaduwa. Tsarin watsawa na gaba da tsarin juyawa baya sun haɗa matakan biyu.
Tsarin watsawa na gaba ya ƙunshi a hankali ƙara hayaniyar Gaussian (watau tsarin watsawa) har sai bayanan sun gurbata da hayaniya gaba ɗaya.
Daga baya an horar da hanyar sadarwa ta jijiyoyi ta hanyar amfani da hanyar rarrabawa don koyan yuwuwar rarraba yanayi don juyar da amo.
Anan za ku iya ƙarin fahimta game da samfurin yaduwa.
Yawa Model Vs GANs
Kamar samfurin watsawa, GANs suna samar da hotuna daga amo.
Samfurin ya ƙunshi hanyar sadarwa ta jijiyar janareta, wacce ke farawa da amo na wasu madaidaicin yanayin kwantar da hankali, kamar lakabin aji ko rufaffen rubutu.
Sakamakon yakamata ya zama wani abu mai kama da hoto na gaske.
Don ƙirƙirar tsararrun hotuna masu inganci da aminci, muna amfani da GANs. Ko da mafi kyawun abubuwan gani fiye da GAN ana samar da su ta amfani da samfuran watsawa.
Ta wata hanya, samfuran watsawa sun fi dacewa wajen bayyana gaskiya.
Yayin da GAN ke ɗauka azaman shigar da ƙarar bazuwar ko madaidaicin yanayin ɗabi'a kuma yana fitar da samfur na gaske, samfuran watsawa galibi suna da hankali, juzu'i, kuma suna buƙatar ƙarin jagora.
Babu wuri da yawa don kuskure lokacin da aka yi amfani da ƙin yarda akai-akai tare da manufar komawa zuwa ainihin hoton daga amo.
Kowane wurin bincike yana wucewa cikin duk matakin halitta, kuma tare da kowane mataki, hoton zai iya samun ƙarin bayani.
Kammalawa
A ƙarshe, Saboda ƴan mahimman bincike waɗanda aka buga kawai a cikin 2020s da 2021, samfuran watsawa yanzu na iya fin GANs dangane da haɗin hoto.
A wannan shekara, OpenAI ya ƙaddamar DALL-E2, samfurin samar da hoto wanda ke ba masu aiki damar yin amfani da samfuran watsawa.
Ko da yake GANs suna yanke-tsaye, matsalolin su yana sa ya zama ƙalubale don ƙima da amfani da su a cikin sababbin yanayi.
Don cimma nasarar samfurin GAN-kamar ta amfani da samfuran tushen yiwuwar, an sanya ayyuka da yawa a ciki.
Leave a Reply