2014年にグッドフェローのチームが研究者と愛好家の両方の注目を集めた技術であるGAN を紹介しました。それでは一般にGANとして知られる敵対的生成ネットワークの魅力的な世界を学び、その複雑さを詳しく理解しましょう。

敵対的生成ネットワークを理解するには

敵対的生成ネットワーク(GAN)を理解するには生成モデル、ジェネレーター、ディスクリミネーターなどの面を理解する必要があります。

生成モデルとは

機械学習にはモデルを使用して入力データに基づいて結果を予測することが含まれます。教師あり学習では入力変数(X)と対応する出力クラスラベル(y)を含むラベル付きデータを使用してモデルがトレーニングされます。目標は入力から出力へのマッピングを学ぶことです。モデルが予測を改善するためにトレーニング中に修正され、教師あり学習形式になります。

教師あり学習問題の例には分類や回帰が含まれ、一般的なアルゴリズムにはロジスティック回帰やランダムフォレストなどがあります。

対照的に、教師なし学習は入力データ(X)のみで機能し、対応する出力ラベル(y)がありません。このモデルが予測や修正を行わずにデータ内のパターンを識別するように構築されています。何を探すべきかまたは最適化するための明確なエラー指標がないまま、モデルが興味深いパターンを見つけなければならないため、これはより困難なタスクです。

教師なし学習問題の例にはK平均法や敵対的生成ネットワークなどのアルゴリズムを使用したクラスタリングや生成モデリングがそのようなタスクに使用されます。

教師なしモデルがラベル付きデータを使用せずに入力変数の分布を要約することに重点を置いています。このモデルが生成モデルと呼ばれます。生成モデルは基礎となるデータ分布をキャプチャすることを目的としており、入力データの特性に適合する新しい例を作成または生成するために使用できます。生成モデルからサンプリングすることで、合成データ ポイントを入力空間に生成でき、データセットからの実際の例によく似た、もっともらしい新しいインスタンスを作成できるようになります。

場合によって非常に効果的な生成モデルが実際のデータインスタンスと区別できない合成データを生成することもあり、基礎となるデータ分布を正確に表現する能力を実証します。

ジェネレーターとは?

ジェネレーターとは複製を目的とした実際のデータの分布を模倣する合成データの生成を担当する GAN アーキテクチャ内のニューラルネットワークです。ノイズを含む固定長のランダム ベクトルを入力として受け取り、それをデータインスタンスに変換します。このランダムベクトルは潜在変数としても知られ、生成プロセスのシードとして機能します。

ディスクリミネーターとは?

ディスクリミネーターとはは、GANセットアップ内の別のニューラルネットワークで、本物のデータインスタンスと Generator によって生成された偽のデータを区別する役割を果たします。バイナリ分類モデルとして動作し、入力例が本物であるか生成されたものであるかを判断します。

敵対的生成ネットワークとは?

前述の用語を理解するとGANの核心にはシンプルだが画期的なアイデアがあることがわかりましたでしょう。それは2つのニューラルネットワーク(ジェネレーターとディスクリミネーター)が絶えず戦いながら教師なし学習プロセスで協力するゲームのような設定です。ジェネレーターの主な目的は特定のディストリビューションから実際のデータによく似たデータ(通常は画像やその他のメディア)を生成することです。一方、ディスクリミネーターの役割は、生成されたデータと実際のデータサンプルを区別することです。

この2つのネットワークが反復トレーニングを受け、ジェネレーターがディスクリミネーターからのフィードバックに基づいてその作成物を継続的に改良します。同時に、ディスクリミネーターがトレーニングの進行に応じて実際のデータと生成されたデータを区別する能力を向上させます。ジェネレーターとディスクリミネーターの間のこの競争的な相互作用により、顕著な学習プロセスが促進され、最終的には現実世界のサンプルに似たデータを生成するという素晴らしい結果が得られます。

GANの仕組みは?

敵対的生成ネットワーク(GANs)が生成モデルと識別モデルが互いに競争する2人用のゲームのようです。教師なし学習問題である生成モデリングに使用されます。ジェネレーターが偽のサンプルを作成し、本物と偽のサンプルの両方が分類のために識別器に与えられます。

ジェネレーターの目的が本物のデータと区別できないサンプルを生成することですが、ディスクリミネーターの目的が本物のサンプルと偽物のサンプルを正しく識別することです。トレーニングプロセスには両方のモデルを繰り返し更新することが含まれます。ディスクリミネーターが本物のサンプルと偽物のサンプルを識別することに成功した場合、それは報酬を受け取るか、モデルパラメーターを変更しませんが、ジェネレーターがモデルパラメーターを大幅に更新するというペナルティを受けます。逆にジェネレータがディスクリミネータを騙した場合、ジェネレータには報酬が与えられるか、ペナルティは課されませんが、ディスクリミネータのモデルパラメータは更新されます。

GANフレームワークはゲーム理論を使用して分析できるため、GANは「敵対的」と呼ばれます。理想的なケースでは、ジェネレーターは入力データの完全なレプリカを生成するため、ディスクリミネーターが区別することが不可能になり、その結果、ディスクリミネーターはすべてのケースについて「不確か」と予測することになります。

トレーニングプロセスにより、ディスクリミネーターの分類が改善され、収束に達すると、ジェネレーターのサンプルは実際のデータと区別できなくなり、ディスクリミネーターの出力は中立になります。収束が達成されると、現実的なサンプルを生成するためにその役割が不要になるため、ディスクリミネーターは破棄できます。

ソース： Geeksforgeeks

GANと畳み込みニューラルネットワーク

GANは画像データを処理する深層学習モデルの一種であり、多くの場合、生成モデルおよび識別モデルとして畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用します。GANの最初の説明では CNN と画像データが使用され、これがコンピューター ビジョンの分野での広範な使用に貢献しました。近年、CNN は物体検出や顔認識などのさまざまなコンピューター ビジョン タスクにおいて大幅な進歩と最先端の結果を達成しました。

GANが画像データをモデル化する場合、潜在空間に入力画像の圧縮表現が作成され、これがジェネレーターへの入力として機能します。これにより、ジェネレーターが出力として新しい画像や写真を生成できるようになり、モデルの開発者やユーザーが生成されたコンテンツの品質を視覚的に簡単に評価できるようになります。

GANの出力品質を視覚的に評価する機能は、コンピュータービジョンアプリケーションに焦点を当て、深層学習ベースかその他の生成モデルと比較してGANに見られる大幅な進歩において重要な役割を果たしています。

条件付きGAN

条件付きGANは、クラスラベルやさまざまなモダリティからのその他のデータなどの追加の入力情報を導入してGANを拡張し、条件付きで出力を生成します。ジェネレーターとディスクリミネーターの両方にこの追加情報が提供され、GANが特定のドメインまたはクラスからサンプルを生成できるようになります。

条件付きGANは、テキストから画像への変換や画像から画像への変換などのさまざまなタスクに使用でき、スタイルの転送、写真のカラー化、異なる設定間(昼から夜など)の画像の変換などの優れた活用例につながります。

GANモデルの種類

1. Vanilla GAN：2014年にIan Goodfellow氏と同僚によって提案された基本的でオリジナルのGANです。単純なジェネレーターとディスクリミネーターのアーキテクチャーで構成され、単純な敵対的トレーニング手順を採用します。
2. Deep Convolutional GAN(DCGAN)：ジェネレーターネットワークとディスクリミネーターネットワークで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用します。通常のGANと比較して、高解像度画像の生成において大幅な改善が見られました。
3. 条件付きGAN(cGAN)：ジェネレーターとディスクリミネーターの両方が追加の入力データまたはラベルの形式で追加の条件付け情報を受け取ります。これにより、モデルは特定の属性または条件に基づいてデータを生成できます。
4. InfoGAN：入力データのもつれ解除された表現を学習するバニラGANの拡張機能です。情報理論の正則化用語を導入し、ジェネレーターがデータの意味のある解釈可能な特徴を捕捉することを促進します。
5. CycleGAN：画像間の変換タスク用に設計されており、ペアのトレーニングデータを必要とせずに2つの異なるドメイン間のマッピングを学習できます。これにより、変換されたイメージを元のドメインに変換できるようにするために、サイクルの一貫性が失われます。
6. StyleGAN：生成された画像のスタイルと属性を制御できるGANの一種です。高解像度の画像を生成でき、リアルな顔やアートワークの作成に広く使用されています。

敵対的生成ネットワークの活用例

敵対的生成ネットワークがコンピューター ビジョンなどの分野で、深層学習の大きな進歩として登場しました。データ拡張がトレーニング データから人工的なサンプルを作成することでモデルの性能を向上させる一般的な手法です。データ拡張に対するよりドメイン固有のアプローチを提供し、入力問題ドメインに似た新しいデータを生成します。

複雑なドメインまたはデータが制限されたドメインでGANを介した生成モデリングはモデルのトレーニングを改善するための道筋を提供します。高次元データのモデリング、欠損データの処理、および複数の妥当な答えを含むマルチモーダルな出力の生成において成功を収めています。

GANの無数の利点により、現実的なデータサンプルを生成する独自の機能を活用して、さまざまなドメインにわたる多様な活用例が容易になりました。GANの注目すべきの活用例をご紹介します。

• 画像合成：アーティストやデザイナーがGANを使用すれば素晴らしいアートワーク、グラフィックス、視覚効果を作成できます。さらに、GANが他の機械学習モデルをトレーニングするためのデータセットを強化するために利用され、その性能と一般化が強化されています。
• ビデオの生成と予測：動的なシーンの合成が可能になり、ビデオシーケンス内の将来のフレームの予測も可能になります。コンピュータービジョンモデルのトレーニング、現実的なシナリオのシミュレーション、およびビデオ処理タスクの支援のための合成ビデオ データの生成に特に役立ちます。
• スタイル転送：ターゲット画像の内容を維持しながら、ある画像の芸術的なスタイルを別の画像に適用します。クリエイティブな活用例のために人気があり、ユーザーは写真やビデオにさまざまなアートスタイルを適用できます。
• 超解像度：低解像度の画像をアップスケールすることを学習することで、対応する高解像度の画像を生成し、医療画像、監視などの応用に利益をもたらし、古い画像や圧縮された画像の品質を向上させることができます。
• データ拡張：GANを使用すると、元のサンプルを補完する合成データを生成することでデータセットを拡張できます。画像分類、音声認識、自然言語処理などのさまざまな機械学習タスクにおけるデータ不足に関連する問題を軽減するのに役立ちます。
• 自動運転車とシミュレーション：自動運転車とシミュレーション環境をトレーニングするための現実的な合成データを生成します。これにより、エンジニアが実世界のデータだけに依存することなく自動運転システムのテストと検証が可能になり、テストシナリオでの安全性と拡張性が確保されます。
• テキストから画像への生成：テキストの説明を対応する画像に変換できます。この機能がクリエイティブライティング、ゲーム、仮想現実に応用でき、生成されたビジュアル コンテンツを通じて物語の説明に命を吹き込むことができます。

結論

GANが間違いなく機械学習のための人工創造性の分野で最も重要な技術の1つです。その影響が魅惑的な画像合成や魅惑的なビデオ生成から、調和のとれた音楽作曲や貴重なデータの拡張まで、多数の領域にわたって感じられます。その驚異的な可能性を証明し続け、人工創造性の未来への道を照らします。この技術を注意深く積極的に受け入れることで、敵対的生成ネットワークの驚くべき可能性を解き放ち、創造性が限界のない未来を生み出すことができます。

VMO Japan には敵対的生成ネットワークに関する集中的な知識を習得した専門家が在職します。遠慮せずにAIサービスについて学び、今すぐ無料デモを予約してください。