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【AI赋能未来】一文带你了解生成对抗网络(GAN)

自我介绍⛵

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引言⚡

✈️人工智能(AI)是模拟人类智能的科技,通过学习、理解、推理和决策等能力,使计算机系统具备智能化的特征。它在当今社会和科技领域中具有重要性。
✒️本文将着重探讨人工智能技术中的生成对抗网络的基础原理、落地场景及发展前景,创新无限,智能无边。

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✈️生成对抗网络(GAN)目录

1️⃣什么是生成对抗网络

⭐近年来,深度学习在很多领域的都取得了突破性进展,但大家似乎发现了这样的一个现实,即深度学习取得突破性进展的工作基本都与判别模型相关。

什么意思呢?

⭐也就是说,生成模型并没有被好好地运用以释放其潜能。 生成模型关注于分析和理解数据背后的生成过程,能够生成与训练数据类似的新样本。生成模型的训练和性能评估发展缓慢,生成高质量的样本仍然是一个挑战。

2014 年 Goodfellow 等人启发自博弈论中的二人零和博弈 ,开创性地提出了生成对抗网络 (GAN)

⭐生成对抗网络包含一个生成模型和一个判别模型。其中,生成模型负责捕捉样本数据的分布,而判别模型则判别输入是真实数据还是生成的样本。这个模型的优化过程是一个 “博弈” 问题,训练时固定其中一方(判别网络或生成网络),更新另一个模型的参数,交替迭代,最终,生成模型能够估测出样本数据的分布。

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⭐举个现实的例子: 假设我们想要生成逼真的猫的图像。我们首先准备一个猫的图像数据集作为真实图像样本。然后,生成器网络将通过随机噪声输入生成一张虚假的猫图像。判别器网络将接收真实猫图像和生成的猫图像,并尝试区分它们。随着训练的进行,生成器网络逐渐学会生成更逼真的猫图像,而判别器网络也变得更加准确。最终的目标是生成的图像质量足够好,以至于无法区分它们是真实的还是生成的。

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2️⃣基本原理

⛵ 在生成对抗网络中,对于判别模型,损失函数是容易定义的,因为输出的目标相对简单。 但对于生成模型,损失函数的定义就不是那么容易。 我们对于生成结果的期望,往往是一个暧昧不清,难以数学公理化定义的范式。所以不妨把生成模型的回馈部分,交给判别模型处理。这就是Goodfellow他将机器学习中的两大类模型,Generative和Discrimitive给紧密地联合在了一起

⛵ GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明 ✔️

假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是:

  • G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z)。
  • D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的概率,如果为1,就代表100%是真实的图片,而输出为0,就代表不可能是真实的图片。

⛵ 在训练过程中,生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样,G和D构成了一个动态的博弈过程。

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最后博弈的结果是:在最理想的状态下G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说,它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的,因此D(G(z))=0.5
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这样我们的目的就达成了:我们得到了一个生成式的模型G,它可以用来生成图片。

理论公式:在这里插入图片描述

⛵ Goodfellow从理论上证明了该算法的收敛性,以及在模型收敛时,生成数据具有和真实数据相同的分布(保证了模型效果)。
公式中x表示真实图片,z表示输入G网络的噪声,G(z)表示G网络生成的图片,D(·)表示D网络判断图片是否真实的概率。


3️⃣落地场景

生成对抗网络(GAN)是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一,现已经在多个领域中找到了广泛的应用场景 ✔️

❄️GAN可以用于生成逼真的图像,如虚拟人物、风景、动物等。此外,GAN还可以用于图像编辑,比如改变图像风格、颜色转换、图像增强等。例如,Nvidia的StyleGAN和DeepArt.io都是GAN技术在图像生成和编辑方面的应用。

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❄️GAN可以用于生成逼真的视频序列,包括场景重建、视频修复、动作合成等。DeepFake技术就是基于GAN的视频合成技术的一个典型例子。

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❄️GAN可以用于创建逼真的虚拟角色和场景,提供更沉浸式的虚拟现实体验。Unity Technologies和Epic Games等公司正在将GAN应用于游戏开发和虚拟现实技术中,这将丰富人们的观赏虚拟现实体验

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❄️GAN在医学图像分析中也有着潜在的应用,如生成医学图像、辅助诊断和治疗等。

⛲1. 医学图像生成:GAN可以用于生成逼真的医学图像样本,如MRI、CT扫描、X射线图片等。这对于医学教育和研究非常重要,可以提供大量的虚拟数据进行训练和探索。

如图为膝关节病变mri图像:

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⛲2. 辅助诊断:GAN可以用于辅助医生进行疾病诊断。通过学习大量的医学图像,GAN可以生成与实际病例相似的图像,帮助医生理解不同疾病的特征和模式。这有助于提高医生的准确性和诊断效率。

⛲3. 异常检测:GAN可以被应用于检测医学图像中的异常情况,例如肿瘤、病变或其他疾病迹象。通过训练一个GAN模型来学习正常图像的模式,它可以识别出与正常模式不符合的异常情况,为医生提供重要的提示和辅助。
如图为骨肿瘤X射线病理:

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⛲4. 图像增强:有时医学图像质量不佳,可能受到噪声、伪影或其他干扰因素的影响。GAN可以用于提高图像的质量和清晰度,通过学习正常图像的特征来去除噪声和伪影,从而帮助医生更好地分析图像。

如图为基于深度学习的高噪声图像去噪算法:

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⛲5. 治疗规划和仿真:GAN可以生成模拟的医学图像,如手术模拟和治疗规划。医生可以使用这些虚拟图像来进行手术预演和治疗方案的制定,以提高手术的安全性和成功率。

如图为急救护理模拟仿真图像:

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总体而言,GAN在医学图像分析中的应用潜力巨大。它可以提高医疗技术和诊断的准确性,帮助医生更好地理解和处理医学图像数据。随着技术的进一步发展和研究的深入,我们可以期待GAN在医学领域的更多创新和应用。

除了上述例子,GAN技术还在不同领域被使用着。

⛪随着GAN的发展和不断推进,我们可以预期在更多的行业中看到GAN的实际应用落地,并为业务带来更大的价值和创新。


4️⃣发展预测

生成对抗网络将在各行各业落地开花,本文从一些生成对抗网络(GAN)的新颖角度预测其发展趋势✔️

⛲传统的GAN通常需要大量的标记数据作为训练样本。然而,未来的研究可能集中在使用无监督学习或自我监督学习来训练GAN模型,

从而减少对标注数据的依赖

。这将使GAN更加灵活和适应不同领域的数据。

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⛲GAN可以用于实现跨域图像生成,即

从一个领域生成属于另一个领域的样本

例如,将马的图像转换为斑马的图像。未来的研究可能会探索更广泛的跨域生成任务,并进一步推动迁移学习的发展。

图示为利用深度学习实现电力系统暂态稳定自适应预测的新思路:
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⛲传统的GAN主要用于图像生成,但可以向其他领域扩展,如文本生成、音频生成和视频生成。多模态生成将GAN应用到多种类型的数据中,例如将文本描述转换为图像或音频,进一步拓展了GAN的应用领域。

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⛺同上,一些新的研究方向可能集中在开发隐私保护的GAN模型,或者探索非对抗性的训练方法,以减少隐私泄露风险。

如图为一种融合差分隐私GAN和PATE模型的表格数据隐私保护方法与流程: ✔️

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⛺随着技术的进一步演进和研究的深入,我们可以期待更多创新和突破。

5️⃣总结

智能AI引领现代,深度学习赋能未来。GAN在多个领域展示了巨大的潜力,我们坚信,它在未来会迸发出更大的活力与色彩✔️

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我是秋说,我们下次见😃


本文转载自: https://blog.csdn.net/2301_77485708/article/details/131332547
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