摘要：所謂的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)最熱門的主題，有望以更少的人力創(chuàng)建更擅長學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。警察與偽造者生成式對抗網(wǎng)絡(luò)減少深度學(xué)習(xí)所需要的數(shù)據(jù)生成式對抗網(wǎng)絡(luò)通過減少訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法所需的數(shù)據(jù)量來解決該問題。

如果您還未聽說過生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network，GAN），不用擔(dān)心，這篇文章將解答您的困惑。

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所謂的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)最熱門的主題，有望以更少的人力創(chuàng)建更擅長學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

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我們就這一問題請教了青年專家Ian Goodfellow，他在今年舉辦的GTC 2017上面對一大群全神貫注的與會者解釋了生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的工作方式及各種問題。Goodfellow在2014年提出生成式對抗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)思時還是蒙特利爾大學(xué)的一名博士生，現(xiàn)在已是谷歌公司的一位研究科學(xué)家。

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生成式對抗網(wǎng)絡(luò)清除了人工智能，尤其是深度學(xué)習(xí)向前發(fā)展的較大障礙之一，即：需要投入巨大的人力工作。

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)：“過去10年內(nèi)最引人矚目的創(chuàng)意”

管理Facebook人工智能研究工作的人工智能開拓者Yann LeCun將生成式對抗網(wǎng)絡(luò)稱作“過去10年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)最引領(lǐng)矚目的創(chuàng)意”。

例如，一般而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過分析成千上萬張貓類圖片，學(xué)習(xí)識別貓的圖片。但除非人類非常仔細(xì)地在每幅圖像上標(biāo)注所拍攝的內(nèi)容，否則這些圖片無法用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。這是一項極其耗時且成本高昂的任務(wù)。

警察與偽造者：生成式對抗網(wǎng)絡(luò)減少深度學(xué)習(xí)所需要的數(shù)據(jù)

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)通過減少訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法所需的數(shù)據(jù)量來解決該問題。針對大部分為圖片數(shù)據(jù)的訓(xùn)練時，它們提供了一種利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法以創(chuàng)建標(biāo)記數(shù)據(jù)的獨(dú)特方法。

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相對于訓(xùn)練單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖片，研究人員反過來訓(xùn)練兩個相互對抗的網(wǎng)絡(luò)。仍以貓為例，生成器網(wǎng)絡(luò)嘗試創(chuàng)建看起來像真貓的假貓圖片；辨別器網(wǎng)絡(luò)檢查貓類圖片，設(shè)法確定其是真是假。

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Goodfellow解釋說：“我們可以將這種情況看作是偽造者與警察之間的對抗。偽造者想要制造假幣，讓其看起來就像是真的一樣，而警察則希望檢查所有貨幣，確認(rèn)其真?zhèn)巍！?/p>

當(dāng)偽造變?yōu)檎鎸崳簩沟纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)

對抗的網(wǎng)絡(luò)相互學(xué)習(xí)。例如，當(dāng)其中一個網(wǎng)絡(luò)盡力查找假圖像時，另一個則變得更擅長于創(chuàng)建與原始圖像幾乎不可分辨的偽造圖像。

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NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛，在其GTC 2017的主旨演講中將生成式對抗網(wǎng)絡(luò)稱作一大“突破”。

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他表示：“經(jīng)過訓(xùn)練，我們將獲得一個能像畢加索那樣繪畫的網(wǎng)絡(luò)，另外還會獲得一個以前所未有的鑒別能力識別圖像與繪畫的網(wǎng)絡(luò)?！?/p>

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對于制藥領(lǐng)域而言，這非常重要。在該領(lǐng)域內(nèi)，隱私問題將會限制可用數(shù)據(jù)量。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)可以填補(bǔ)缺少的數(shù)據(jù)，使之生成完全編造的患者數(shù)據(jù)集，而在訓(xùn)練人工智能方面，這些數(shù)據(jù)集與真實數(shù)據(jù)的作用一樣。

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Goodfellow表示：“我們不希望讓患者接受一輪又一輪的試驗。我們希望獲得少數(shù)試驗結(jié)果，并繼而生成更多結(jié)果。”

馬如何變?yōu)榘唏R

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)也有其藝術(shù)的一面。

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想要繪畫但卻沒有天賦？利用位于加州大學(xué)伯克利分校的研究人員所構(gòu)建的一類生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，您可以繪制想要的草圖，選擇顏色并立即將涂鴉變?yōu)槔L畫。

上述伯克利分校團(tuán)隊的博士研究生Jun-Yan Zhu演示了如何使用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，將馬的圖片變?yōu)榘唏R圖片、將橘子變?yōu)樘O果、將梵高繪畫作品變?yōu)槿械淖髌返鹊取?/p>

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生成式對抗網(wǎng)絡(luò)還可以利用低分辨率圖像生成高分辨率圖像，將航拍圖變?yōu)檎掌?，并可以完成各類照片處理任?wù)。

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Goodfellow表示：“我們可以更改面部的各類特性，比如嘴唇顏色或者發(fā)型，但仍可以確保其是一幅具有高銳化效果的真實面部圖像。”

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)依然面臨挑戰(zhàn)

Goodfellow表示，還需要對生成式對抗網(wǎng)絡(luò)開展更多研究，以挖掘其潛力。有時候，生成的圖像缺少真實感，而且生成式對抗網(wǎng)絡(luò)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能生成復(fù)雜數(shù)據(jù)。

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他認(rèn)為：“我們擅長構(gòu)建能夠生成單一種類圖像的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，真正的困難在于打造能夠繪制狗、汽車、馬以及世界上所有圖像的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)?！?/p>歡迎加入本站公開興趣群

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