نظرة عامة على بنية GAN

تتألف الشبكة الإعلانية المخادعة (GAN) من جزأين:

  • يتعلّم المنشئ كيفية إنشاء بيانات معقولة. تتحول المثيلات التي تم إنشاؤها إلى أمثلة للتدريب السلبي للممارس.
  • يتعلّم المميّز كيفية تمييز البيانات المزيّفة لمنشئ البيانات عن البيانات الفعلية. يعاقب أداة التمييز المنشئ على تحقيق نتائج غير عملية.

عند بدء التدريب، يولّد المنشئ بيانات مزيّفة بوضوح، ويتعلّم التمييز سريعًا معرفة أنّه مزيف:

يتم تصنيف ثلاثة أعمدة &#39؛يتم إنشاء البيانات&#39؛ و&#39؛Disriminator&#39؛ و البيانات الفعلية&#39؛. ضمن 'بيانات تم إنشاؤها&#39؛ يحتوي المستطيل الأزرق على تمويه ودائرة. والمستطيل هو المُنشئ الذي يحاول أولاً تحسينه. ضمن ' Real Data'هناك&#39؛ صورة لفاتورة حقيقية بقيمة عشرة دولارات أمريكية. ضمن 'Discriminator' هي الكلمات 'FAKE' و #39;REAL'. سهم يشير من الكلمة &#39؛FAKE&#39؛ إلى الصورة ضمن &#39؛البيانات التي تم إنشاؤها&#39؛ يشير سهم آخر إلى الكلمة "'REAL'" إلى الصورة ضمن 'البيانات الفعلية&#39؛

ومع تقدّم التدريب، يقترب المنشئ من إنتاج النتائج التي يمكن أن تخدع أداة التمييز.

تضيف هذه الصورة صفًا جديدًا ضمن العنوانَين &#39؛بيانات تم إنشاؤها&#39؛ و&#39؛Disriminator&#39؛ و &#39؛البيانات الفعلية&#39؛ والعناوين في الصورة السابقة. ضمن 'Generated Data' هناك مستطيل أخضر يحمل الرقم 10 في أعلى يمين الصفحة ورسم بسيط للوجه. ضمن ' Real Data'هناك&#39؛ صورة لصورة فاتورة حقيقية بقيمة 100 دولار أمريكي. ضمن 'Discriminator' هي الكلمة 'FAKE' مع سهم يشير إلى الصورة ضمن 'بيانات تم إنشاؤها&#39؛ والكلمة 'REAL' مع سهم يشير إلى الصورة ضمن 'بيانات فعلية&#39؛

وأخيرًا، إذا كان تدريب المنشئين جيدًا، سيزداد تمييز أداة التمييز عند تسليط الضوء على الفرق بين الواقع والمزيف. يبدأ تصنيف البيانات الزائفة على أنها حقيقية، وتقلّ دقتها.

تضيف هذه الصورة صفًا جديدًا ضمن العناوين &#39؛البيانات التي تم إنشاؤها&#39؛ و&#39؛Discriminator&#39؛ و &#39؛ Real Data&#39؛ والعناوين في أول صورة سابقة. ضمن 'Generated Data'، هناك صورة لعشرين دولارًا أمريكيًا. ضمن 'بيانات فعلية هناك صورة لفاتورة بقيمة 20 دولارًا أمريكيًا. ضمن 'Discriminator' هي الكلمة &#39؛REAL&#39؛ مع سهم يشير إلى الصورة ضمن 'بيانات تم إنشاؤها&#39؛ والكلمة &#39؛REAL&#39؛ مع سهم يشير إلى الصورة ضمن &#39؛بيانات حقيقية&#39؛

في ما يلي صورة للنظام بالكامل:

مخطّط لشبكة إعلانية صحّية يظهر في وسط المخطّط مربّع بعنوان 'discriminator'. تم إدخال فرعَين في هذا المربّع من اليسار. يبدأ الفرع العلوي في أعلى يمين الرسم البياني باستخدام أسطوانة تحمل 'صور العالم الحقيقي'. ينقل السهم سهمًا من هذه الأسطوانة إلى صندوق بعنوان 'Sample'. سهم من المربع يحمل 'نموذج&#39؛ خلاصات في 'Discriminator'. ينتقل الفرع السفلي إلى المربع " &33;Discriminator' " الذي يبدأ بمربّع يحمل التصنيف 'إدخال عشوائي . ينقلك سهم من مربّع 'الإدخال العشوائي&#39؛ إلى مربع يحمل التصنيف 'Generator'. ينقل السهم سهمًا من المربّع 'Generator' إلى ثانية 'Sample'. ينقل السهم سهمًا من المربّع 'نموذج&#39؛ إلى مربع &#39؛المميّز. على الجانب الأيسر من مربع "المميّز"، يؤدي السهم إلى مربّع يحتوي على دائرة خضراء ودائرة حمراء. تظهر الكلمة 'ريالاً&#39؛ بنص أخضر فوق المربّع، وتظهر الكلمة &#39؛خطأ&#39؛ باللون الأحمر أسفل المربّع. يؤدي سهمان من هذا المربّع إلى مربّعَين على يسار الرسم البياني. يؤدي سهم واحد إلى مربّع يحمل 'خسارة المُميِّز&#39؛ يؤدّي السهم الآخر إلى مربّع بعنوان 'Generatorواف'.

كل من المُنشئ والمميّز هما عصبيان. يتم ربط مخرجات المنشئ مباشرةً بمحدد الموزِّع. من خلال الانتشار الخلفي، يوفر تصنيف المميِّز إشارة إلى أنّ المنشئ يستخدم تعديل أوزانه.

لنوضّح أجزاء هذا النظام بمزيد من التفصيل.

السابق
نماذج جيلية
التالي
أداة تمييز