Rede xerativa adversativa

Dado un conxunto de adestramento, as redes xerativas adversativas aprenden a xerar novos datos que comparten as mesmas características estatísticas que os datos do conxunto de adestramento. Por exemplo, unha GAN adestrada con fotografías de rostros de persoas aprende a crear novas imaxes que, á vista dun observador humano, poden chegar a ser indistinguibles das do conxunto de adestramento.

Durante o proceso de adestramento, o xerador intenta enganar o discriminador producindo mostras cada vez máis verosímiles, mentres que o discriminador mellora a súa capacidade para diferencialas das reais. Este enfoque competitivo permite xerar datos sintéticos que replican as propiedades estatísticas do conxunto de adestramento.

 Historia 
O concepto das RXAs foi presentado en 2014 e converteuse axiña nun dos avances máis influentes da aprendizaxe profunda.NIPS 2014, artigo orixinal de Goodfellow.  Desde entón xurdiron numerosas variantes, incluíndo:

 DCGANs (2015), adaptadas á xeración de imaxes por convolución.
 WGANs (2017), para mellorar a estabilidade do adestramento.M. Arjovsky et al., “Wasserstein GAN”, arXiv:1701.07875.
 CycleGAN (2017), para transferencia de estilo entre dominios sen parellas de datos.
 StyleGAN (2018-2021), que deu lugar a imaxes de rostros de gran realismo.T. Karras et al., “Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3)”, NeurIPS, 2021.

 Funcionamento 
As RXAs formúlanse como un xogo minimax:

 O xerador tenta minimizar a capacidade do discriminador para detectar falsificacións.
 O discriminador tenta maximizar a súa capacidade de acerto.

Este equilibrio competitivo permite mellorar simultaneamente ambos modelos.Goodfellow et al., 2014, sec. 3.

 Aplicacións 
As redes xerativas adversativas teñen usos amplos en investigación e industria:

 Xeración de imaxes realistas (rostros, paisaxes, produtos).
 Aumento de datos para medicina, robótica ou visión artificial.
 Super-resolución de imaxes e vídeo.
 Restauración e coloración de fotografías antigas.
 Transferencia de estilo entre imaxes.
 Xeración de son, fala e música.
 Simulacións científicas con datos sintéticos realistas.
 Arte xerativa, deseño e ilustración.

 Limitacións 
As RXAs presentan dificultades técnicas coñecidas:

 Inestabilidade de adestramento e problemas como o mode collapse.A. Mescheder et al., “Which Training Methods for GANs Actually Converge?”, ICML, 2018.
 Forte dependencia dos hiperparámetros.
 Uso intensivo de computación e datos.
 Dificultade para avaliar a calidade das imaxes xeradas.

 Consideracións éticas e riscos 
As RXAs poden producir contido altamente realista que pode ser empregado para:

 deepfakes e manipulación audiovisual,
 creación de perfís falsos,
 desinformación e propaganda,
 usos maliciosos en fraude ou suplantación.

Tamén existen debates sobre a legalidade do adestramento con datos protexidos por dereitos de autor e sobre os nesgos presentes nos modelos.

 Notas 

 Véxase tamén 
 Outros artigos 

 Modelos de texto a imaxe
 Aprendizaxe profunda
 Rede neural artificial
 Intelixencia artificial
 Deepfake
 Xeración de imaxes por ordenador
 Xeración de imaxes por IA
 Modelos xerativos

Categoría:Ciencias cognitivas
Categoría:Redes neuronais artificiais