Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике

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).