Читаем Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике полностью

generative adversarial network (GAN) – генеративная состязательная сеть, ГСС # вид нейросетей, которые после доступа к обучающим данным могут восстановить изображения с повреждёнными или отсутствующими пикселами, они могут сделать размытые фотографии чёткими. Автором идеи такой сети является Ян Гудфеллоу (Ian Goodfellow), предложивший её, будучи аспирантом Монреальского университета. Пара искусственных нейронных сетей (ИНС), состязаются друг с другом по принципу антагонистической игры с нулевой суммой (zero-sum game

). Обе ИНС обучаются на одном и том же наборе данных (изображений, видео- и/или аудиозаписей). ГСС учатся выводить недостающую информацию посредством конкуренции (отсюда и термин “состязательная”): одна ИНС, называемая генеративной моделью, или генератором (generator, сеть G), формирует образцы и вариации изображений с отклонениями от реальности, а вторая, дискриминативная модель, или дискриминатор (discriminator, сеть D), выявляет отклонения (дефекты, ошибки), проверяет, соответствует ли это изображение тому исходному набору данных, который использовался для обучения, или это сформированное генератором фейковое изображение. По мере выполнения программы обе половины постепенно улучшаются: генератор учится создавать изображения реалистического вида, в которых дискриминатор не может найти фейковые элементы (черты), дефекты, отклонения от реальности. Аналогичным образом эта технология применяется и в других областях, например при обработке естественного языка (natural language processing, NLP
), где она позволяет формировать и обрабатывать образцы текста, текстовые фрагменты – в этом случае генератор и дискриминатор играют роли автора и редактора текста соответственно; в фармацевтике – для исследования и формирования новых комбинаций молекул при создании лекарственных препаратов; в материаловедении – для создания новых материалов с определёнными свойствами, а также игр, музыки и др. Такая технология стала одним из самых многообещающих прорывов в области ИИ в 2010-х гг. – благодаря многократному повторению состязательного процесса с обратными связями алгоритмы ИИ усовершенствовались настолько, что машины научились выдавать результаты, вводящие в заблуждение даже людей. Синоним – dueling neural networks (см. также adversarial attack, adversarial evasion attack, adversarial machine learning, adversarial sample, adversarial training, adversarial process, ANN, antagonistic game, artificial neural network, generative modeling, machine deception, machine learning, training data).

generative model

(также generator, G) – генеративная модель, генератор # одна из двух основных подсетей генеративно-состязательной сети (generative adversarial network, GAN
) – формирует образцы и вариации изображений, видео- и/или аудиозаписей, текстов, которые затем проверяет на подлинность вторая подсеть, дискриминатор (см. также deep generative model, discriminative model).

generative modeling – генеративное моделирование # позволяет выявить наиболее правдоподобную теорию среди конкурирующих объяснений данных наблюдений, основываясь исключительно на данных, без каких-либо заранее запрограммированных знаний о том, какие физические процессы могут происходить в исследуемой системе. Генеративная модель (generative model) берёт наборы данных (обычно изображения) и разбивает каждый из них на набор базовых, абстрактных строительных блоков – это называется “скрытым пространством данных” (latent space). Алгоритм манипулирует элементами скрытого пространства, чтобы увидеть, как это влияет на исходные данные, что помогает раскрыть физические процессы, которые работают в исследуемой системе. По сути, генеративное моделирование спрашивает, насколько вероятно, учитывая условие X, что вы будете наблюдать результат Y. Самыми известными системами генеративного моделирования являются генеративные состязательные сети, в которых генеративная модель, генератор, формирует образцы и вариации изображений, видео- и/или аудиозаписей, текстов, которые затем проверяет на подлинность вторая подсеть, дискриминатор (см. также deep generative model, discriminative model, generative adversarial network).

Перейти на страницу:

Все книги серии Бизнес. Как это работает в России

Трансформатор. Как создать свой бизнес и начать зарабатывать
Трансформатор. Как создать свой бизнес и начать зарабатывать

Дмитрий Портнягин – простой парень родом из Тынды, который рано потерял отца и, оказавшись в сложной ситуации, в окружении людей без целей, смог поднять себя за шиворот и привести к своей мечте – быть богатым и знаменитым.Его путь – дорога постоянных вызовов самому себе, суровых уроков и важных выводов. В книге Дмитрий раскрывает всего себя перед читателями, показывает свои хорошие стороны и не очень, делится внутренними переживаниями и одновременно зажигает сердца своей невероятной энергетикой, лидерским мышлением, вдохновляет на достижение высоких результатов.По ходу повествования Дмитрий выводит 35 собственных правил для достижения наилучших результатов в бизнесе, они выделены в виде ключей к главам. Это эссенция его десятилетнего невероятного опыта в собственном бизнесе.Если вам не хватает мотивации, ресурсов, понимания того, как создать бизнес с нуля и раскрутить его до лидерских позиций на рынке, как начать новую жизнь, о которой всегда мечтали, – эта книга лучший подарок, который вы можете себе сделать.

Дмитрий Портнягин

Карьера, кадры / Управление, подбор персонала / Финансы и бизнес

Похожие книги

Жизнеобеспечение экипажей летательных аппаратов после вынужденного приземления или приводнения
Жизнеобеспечение экипажей летательных аппаратов после вынужденного приземления или приводнения

Книга посвящена актуальной проблеме выживания человека, оказавшегося в результате аварии самолета, корабля или других обстоятельств в условиях автономного существования в безлюдной местности или в океане.Давая описание различных физико-географических зон земного шара, автор анализирует особенности неблагоприятного воздействия факторов внешней среды на организм человека и существующие методы защиты и профилактики.В книге широко использованы материалы отечественных и зарубежных исследователей, а также материалы, полученные автором во время экспедиций в Арктику, пустыни Средней Азии, в тропическую зону Атлантического, Индийского и Тихого океанов.Издание рассчитано на широкий круг читателей: врачей, биологов, летчиков, моряков, геологов.

Виталий Георгиевич Волович

Приключения / Медицина / Природа и животные / Справочники / Биология / Словари и Энциклопедии
Справочник современного ландшафтного дизайнера
Справочник современного ландшафтного дизайнера

За последние годы профессия ландшафтного дизайнера стала не только востребованной, но и чрезвычайно модной. Однако ландшафтное искусство требует почти энциклопедических знаний: в области архитектуры и строительства, проектирования и ботаники, растениеводства» истории и даже философии. В стране существует множество вузов, готовящих специалистов данного профи-ля, а число курсов ландшафтных дизайнеров просто безгранично. В то же время в этой области можно выделить два направления, условно определённые как архитектурное и биологическое, которые существуют параллельно, не пересекаясь и даже не соприкасаясь. Как следствие, одни специалисты прекрасно освоили инженерный аспект, другие – биологический. Назрела настоятельная необходимость унифицировать подготовку ландшафтных дизайнеров. Данное издание направлено на сближение обоих аспектов их подготовки.Предлагаемый справочник включает расшифровку более 500 терминов, охватывающих историю садово-паркового искусства, приёмы и принципы ландшафтного проектирования, характеристику основных растительных компонентов ландшафта, биологические особенности, используемых видов древесных и травянистых растений. Рассмотрены как классические, так и современные термины. Книга иллюстрирована чёрно-белыми рисунками и цветными фотографиями.Справочник будет полезен для студентов профильных вузов, слушателей различных курсов в области ландшафтной архитектуры и любителям, пробующим своими силами обустроить приусадебный участок.

Татьяна Сергеевна Гарнизоненко , Т С Гарнизоненко

Искусство и Дизайн / Прочее / Справочники / Словари и Энциклопедии