Bu yazıda size, ne oldukları, nasıl çalıştıkları ve GAN ağlarının örnekleri de dahil olmak üzere Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN’lar) hakkında bilgi vereceğiz. Ayrıca GAN AI’nın ne olduğu ve genel GAN konsepti hakkında ayrıntılı bilgi bulacaksınız.
GAN modeli nedir?
Üretken Çekişmeli Ağ (GAN) modeli, çekişmeli süreçler aracılığıyla eş zamanlı olarak eğitilen, biri jeneratör ve biri ayırıcı olmak üzere iki sinir ağından oluşan bir yapay zeka türüdür. Jeneratör yeni veri örnekleri oluştururken, ayrıştırıcı bunları gerçek verilerle karşılaştırarak jeneratöre çıktılarını iyileştirmek için geri bildirim sağlar. Bu süreç, GAN modelinin orijinal veri kümesine çok benzeyen gerçekçi veriler üretmeyi öğrenmesine yardımcı olur.
GAN nasıl çalışır?
Bir GAN, iki sinir ağı arasındaki etkileşim yoluyla çalışır:
- Jeneratör: Bu ağ, gerçek verilerin dağıtımını taklit etmeye çalışan sentetik veri örnekleri oluşturur. Amacı mümkün olduğu kadar gerçekçi çıktılar üretmektir.
- Discriminator: Bu ağ, jeneratörün ürettiği veri örneklerini değerlendirir ve bunları gerçek verilerle karşılaştırır. Örnekleri “gerçek” (gerçek veri kümesinden) veya “sahte” (üretici tarafından oluşturulan) olarak sınıflandırır.
Eğitim sırasında jeneratör, ayrımcıyı kandırmak için gerçekçi veriler üretme yeteneğini geliştirmeye çalışırken, ayrıştırıcı da gerçek ve üretilmiş veriler arasında ayrım yapma yeteneğini geliştirir. Bu çekişmeli süreç, jeneratör gerçek verilerden ayırt edilemeyecek veriler üretene kadar devam eder.
GAN ağı örnekleri nedir?
GAN ağlarına örnekler şunları içerir:
- Derin Evrişimli GAN (DCGAN): Hem oluşturucuda hem de ayırıcıda evrişimli sinir ağlarını kullanarak yüksek kaliteli görüntüler oluşturmayı etkili hale getirir.
- Koşullu GAN (cGAN): Belirli bir sınıfın görüntülerinin oluşturulması gibi belirli kriterlere dayalı çıktılar üretmek için jeneratöre ve ayırıcıya ek bilgiler (koşullar) dahil eder.
- CycleGAN: Görüntüleri bir stilden diğerine dönüştürmek (örn. fotoğrafları tablolara dönüştürmek) gibi eşleştirilmiş örneklerin mevcut olmadığı görüntüden görüntüye çeviri görevleri için kullanılır.
- StyleGAN: Genellikle gerçekçi insan yüzleri ve diğer karmaşık görüntüler oluşturmak için kullanılan, yüksek çözünürlüklü ve yüksek kaliteli görüntüler oluşturma yeteneğiyle bilinir.
GAN AI nedir?
GAN AI, Yapay Zeka uygulamalarında Üretken Rekabetçi Ağların kullanımını ifade eder. GAN AI, sentetik veriler oluşturmak, veri kalitesini artırmak ve görüntü oluşturma, metinden görüntüye sentezleme ve daha fazlası gibi çeşitli amaçlar için gerçekçi çıktılar oluşturmak için GAN’ların çekişmeli eğitim sürecinden yararlanır. GAN AI’nin bilgisayarlı görme, sanat üretimi ve veri artırma gibi alanlarda uygulamaları vardır.
GAN’lar nedir?
Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN’lar), gerçek verilere benzeyen yeni, sentetik veri örnekleri oluşturmak için tasarlanmış bir makine öğrenimi çerçeveleri sınıfıdır. GAN’lar birbiriyle yarışan iki sinir ağından oluşur: veriyi oluşturan oluşturucu ve onu değerlendiren ayırıcı. Rekabetçi eğitim süreçleri sayesinde GAN’lar; görüntü, metin ve ses dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yüksek kaliteli veriler üretmek için güçlü araçlar haline geldi.
Umarım bu açıklama GAN modellerinin, nasıl çalıştıklarının ve yapay zekadaki uygulamalarının net bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
