โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด

โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด (generative adversarial network, นิยมเรียกย่อว่า GAN) เป็นขั้นตอนวิธีปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เผยแพร่โดยเอียน กูดเฟลโลว์และคณะ ในปี 2014 โดยที่ภายในโครงข่ายนี้จะประกอบไปด้วยโครงข่ายประสาทเทียม 2 โครงข่ายซึ่งเป็นปฏิปักษ์ต่อกันเอง

แม้ว่าเดิมที GAN จะถูกเสนอขึ้นในรูปแบบของแบบจำลองก่อกำเนิดสำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน แต่ก็ยังสามารถนำไปใช้ในการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเต็มรูปแบบ รวมถึงการเรียนรู้เสริมกำลัง ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย

 ภาพรวม 
GAN ประกอบขึ้นจากโครงข่ายประสาทเทียม 2 โครงข่าย คือ ตัวก่อกำเนิด (generator) และตัวจำแนก (discriminator) ตัวอย่างการทำงาน เช่น หากจุดประสงค์คือเพื่อสร้างรูปภาพ ฝั่งตัวก่อกำเนิดจะทำการสร้างรูปภาพออกมา และฝั่งตัวจำแนกจะทำการพิจารณาว่าภาพนั้นถูกต้องหรือไม่ ตัวก่อกำเนิดจะทำการเรียนรู้ที่จะสร้างภาพให้เก่งเพื่อหลอกตัวจำแนก และตัวจำแนกจะพยายามเรียนรู้ที่จะแยกแยะภาพที่ตัวก่อกำเนิดสร้างขึ้นให้แม่นยำยิ่งขึ้น การที่โครงข่ายทั้ง 2 ทำการเรียนรู้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ขัดแย้งกันเองจึงทำให้ได้รับการเรียกว่าเป็นปฏิปักษ์

อียาน เลอเกิง ได้กล่าวถึง GAN ไว้ว่า "ผมคิดว่านี่เป็นไอเดียที่น่าสนใจที่สุดในวงการการเรียนรู้ของเครื่องในช่วง 10 ปีที่ผ่านมานี้เลย"

 การขยายข้อมูล 
การฝึกอบรม GAN เป็นอะไรที่ไม่เสถียรและต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก การเพิ่มขยายข้อมูลจึงยังเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำให้ GAN เพื่อเพิ่มความเสถียร ชดเชยปริมาณข้อมูล และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทั่วไป

อย่างไรก็ตาม เป็นที่ทราบกันดีว่าการขยายข้อมูลแค่เฉพาะฝั่งตัวจำแนกจะทำให้ประสิทธิภาพลดลงZhengli Zhao, Zizhao Zhang, Ting Chen, Sameer Singh, Han Zhang: “Image Augmentations for GAN Training”, 2020; arXiv:2006.02595. ซึ่งอาจเป็นเพราะตัวจำแนกใช้การมีหรือไม่มีการขยายข้อมูลเพื่อพิจารณา และเพื่อที่จะหลอกตัวจำแนก ตัวก่อกำเนิดจะพยายามสร้างผลลัพธ์ที่เลียนแบบข้อมูลส่วนที่ขยายขึ้นมา เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ การขยายข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจึงต้องมีการขยายข้อมูลขาออกของตัวก่อกำเนิดด้วย

 ตัวอย่างการใช้งาน 

 การสร้างแอนิเมชันและภาพประกอบโดยอัตโนมัติ 
 การเข้าร่วมการประชุมโดยดูเรียบร้อยดี แม้ว่าจะไม่ได้แต่งตัวเป็นทางการก็ตาม
 การไม่เปิดเผยข้อมูลเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์

 อ้างอิง 

หมวดหมู่:ประชานศาสตร์
หมวดหมู่:การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน
หมวดหมู่:โครงข่ายประสาทเทียม