Avantages et inconvénients des réseaux antagonistes génératifs
Posté par Djirani, mise à jour le 26/04/2023 à 03:31:23
Un réseau antagoniste génératif est une architecture dans laquelle deux réseaux opposés se font concurrence pour générer les données souhaitées. La sortie du réseau antagoniste génératif comprend des images, des vidéos d'animation, du texte, etc.Les réseaux neuronaux ou opposés sont nommés réseau génératif et réseau discriminateur.
Le réseau génératif est fourni avec des données brutes pour produire de fausses données. Les fausses données sont ensuite fournies au réseau discriminateur.
Des données réelles et de fausses données (sorties du réseau génératif) sont fournies au réseau discriminateur pour générer une image ou une animation finale.
Avantages des réseaux antagonistes génératifs (GAN)
- Les GAN génèrent des données qui ressemblent aux données d'origine. Si vous donnez une image à GAN, il générera une nouvelle version de l'image qui ressemble à l'image d'origine. De même, il peut générer différentes versions du texte, vidéo, audio.
- Les GAN entrent dans les détails des données et peuvent facilement les interpréter en différentes versions, ce qui est utile pour effectuer des travaux d'apprentissage automatique.
- En utilisant les GAN et l'apprentissage automatique, nous pouvons facilement reconnaître les arbres, les rues, les cyclistes, les personnes et les voitures garées et pouvons également calculer la distance entre différents objets.
Inconvénients des réseaux antagonistes génératifs (GAN)
- Plus difficile à former : vous devez fournir différents types de données en continu pour vérifier si cela fonctionne avec précision ou non.
Générer des résultats à partir de texte ou de parole est très complexe
- De plus, les GAN nécessitent souvent une grande quantité de données de formation pour produire de bons résultats. Cela peut être un problème si l'ensemble de données n'est pas facilement disponible ou s'il est trop petit.
- Enfin, les GAN peuvent être vulnérables à l'effondrement de mode, c'est-à-dire lorsque le générateur ne produit qu'un nombre limité de sorties au lieu de la variété souhaitée.
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