1. Kiến trúc cụ thể của GAN

Hướng dẫn Gồm Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và Trí tuệ nhân tạo sáng tạo (GenAI) GAN chủ yếu bao hai phần: mạng tổng quát và bộ xử lý phân tách mạng. (ANN), mạng thần kinh thần chớp (CNN), mạng thần kinh tái phát (RNN) hoặc mạng bộ nhớ ngắn hạn (LSTM). một số lớp được kết nối đầy đủ và kết thúc bằng loại phân tích.

Lớp chức năng đã được kết nối đầy đủ.

Lớp được kết nối đầy đủ, còn được gọi là Lớp dày đặc hoặc Lớp tuyến tính, là một loại lớp trong Trong một lớp được kết nối đầy đủ, mỗi kết nối có một số và mỗi nút cũng có thể có một sai lệch thuật ngữ. Chức năng chính của lớp được kết nối đầy đủ là chuyển đổi đầu dữ liệu thành đầu ra dữ liệu. Quá trình này thường bao gồm các phép toán sau:

1. Số nhân: Mỗi đầu giá trị được nhân với số tương ứng của nó.

2. Tổng: Cộng tất cả các giá trị đầu vào có giá trị.

3. Cộng offset: Thêm số lượng offset vào tổng kết quả.

4. Hàm kích hoạt: Hàm kích hoạt được áp dụng cho kết quả tổng số để đưa ra các đặc tính tuyến tính.

Đầu ra của lớp được kết nối đầy đủ có thể là kết quả tổng thể có số đầu hoặc kết quả quan trọng được xử lý bởi chức năng kích hoạt. Cho phép mạng lưới thần kinh học các mô hình phức tạp bao gồm các chức năng kích hoạt phổ biến:

• sigmoid: Nén đầu ra từ 0 đến 1, phù hợp với phân loại nhị phân các bài toán.
• Tính(Tang hyperbol): Nén đầu ra ở giữa -1 và 1, có mức độ ổn định tốt hơn hàm Sigmoid.
• ReLU(Đơn vị tính toán tuyến tính được điều chỉnh lưu trữ): Nếu giá trị đầu vào đầu ra là dương thì nó không thay đổi nếu giá trị âm thì 0 là đầu ra. hình.
• Softmax: Chuyển đổi đầu ra của thành phần xác thực, thường được sử dụng ở đầu lớp của nhiều loại bài toán toán format.

Các chức năng của lớp được kết nối đầy đủ trong mạng lưới thần kinh bao gồm:

• Tính năng hợp nhất: Kết hợp các tính năng của lớp trước để tạo thành các tính năng mới.
• Phân loại: Trong lớp đầu ra của mạng, được sử dụng cho loại phân nhiệm vụ.
• trở lại: Trong lớp đầu tiên của mạng, được sử dụng cho các hoạt động khôi phục tác vụ, thường không sử dụng chức năng kích hoạt hoặc chức năng kích hoạt tính năng tuyến tính.

Các lớp kết nối đầy đủ này là cơ sở để xây dựng mạng lưới thần kinh sâu, nhưng chúng cũng có thể dẫn đến một số còn thiếu, hạn chế như số lượng lớn, chi phí tính toán cao và dễ dàng được trang bị để quá trình. Giải quyết những vấn đề này, có thể quyết định sử dụng các phương pháp như công nghệ chính quy hóa, bỏ học và khởi động Vì thế.

Tenxor of (batch_size, 100) có nghĩa là gì.

Trong máy học và chiều sâu, tensor là một mảng đa chiều được sử dụng để biểu thị dữ liệu khi bạn tìm thấy tensor. có dạng (batch_size, 100) , điều này thường đề cập đến một tensor 2D trong đó:

• batch_size: Cho biết số lượng mẫu có trong lô dữ liệu này. Điều này có thể cải thiện cải thiện hiệu quả bộ nhớ và hỗ trợ hóa mô hình.

• 100: Cho biết số lượng tính năng cho mỗi mẫu trong tensor này, mỗi mẫu bao gồm 100 đặc trưng.

Vì vậy, một tenxơ có dạng (batch_size, 100) có thể được hiểu như sau:

• if if batch_size là 32 thì tensor này chứa 32 mẫu, mỗi mẫu có 100 mẫu cụ thể.
• 100 nơ-ron trong 100 tính năng tương ứng với 100 đầu vào lớp.
• Trong bối cảnh sâu sắc của học tập, các tensor như vậy thường được sử dụng trong quá trình truyền dữ liệu để truyền dữ liệu từ lớp đầu vào lớp ẩn hoặc lớp đầu ra.

Trong các framework deep learning như PyTorch hoặc TensorFlow, tensor là cấu trúc cốt lõi dữ liệu để xây dựng và đào tạo các mô hình. Ví dụ: trong PyTorch, bạn có thể tạo một tensor có dạng (batch_size, 100) như thế này:

đầu vào ngọn đuốc batch_size = 32 tính năng = 100 tensor = torch.randn(batch_size, tính năng)

Điều này sẽ tạo ra một tensor có dạng (32, 100) chứa các giá trị được tạo ngẫu nhiên.

Theo cách tương tự, có thể thu được ý nghĩa của tenxơ của (batch_size, 28,28).

Một tensor có dạng cấu hình (batch_size, 28, 28) thường được sử dụng trong deep learning và machine learning để biểu diễn hình ảnh cụ thể. thể:

• batch_size: kích thước batch_size huấn luyện. với số lượng hình ảnh bạn muốn xử lý cùng một lúc.

• 28: Điều này có thể hiển thị chiều cao của pixel hình ảnh.

• 28: Điều này có thể hiển thị chiều rộng của pixel hình ảnh.

Vì vậy, tensor có dạng (batch_size, 28, 28) có thể được hiểu như sau:

• if if batch_size là 64 thì tensor này chứa 64 hình ảnh 28x28 pixel.
• Mỗi hình ảnh là một mảng hai chiều 28x28, trong đó mỗi phần tử biểu thị cường độ hoặc màu giá trị của một pixel.
• Tensor dạng hình này thường được sử dụng trong các tác vụ như nhận dạng chữ viết tay, giới hạn như tập tin data MNIST, chứa một số hình ảnh lớn 28x28 pixel của các chữ số viết tay.

Các lớp thần tốc có thể trích xuất các đặc điểm từ những hình ảnh này để phân loại hoặc thực hiện các nhiệm vụ khác. Ví dụ: trong PyTorch, bạn có thể tạo một tensor có dạng hình dạng (batch_size, 28, 28) như thế này:

đầu vào ngọn đuốc batch_size = 64 chiều cao = 28 chiều rộng = 28 tensor = torch.randn(batch_size, chiều cao, chiều rộng)

Điều này sẽ tạo ra một tensor có dạng (64, 28, 28) chứa các giá trị được tạo ngẫu nhiên, mô phỏng 64 hình ảnh thang độ xám 28x28 pixel. (đại diện cho ba kênh màu RGB).

---

2. Định nghĩa KL và JS trong GAN

Trong Generative Adversarial Networks (GAN), KL Divergence (Kullback-Leibler Divergence) và JS Divergence (Jensen-Shannon Divergence) là các phương pháp đo lường khác biệt giữa hai phân tích xác thực Performance.

Trọng bối cảnh của GAN, phân kỳ KL có thể được sử dụng để đo lường sự khác biệt giữa quá trình tạo phân phối tạo ra và phân phối dữ liệu. xác thực của một sự kiện xảy ra trong một phân phối bằng 0 và 0, thì bất kỳ KL nào sẽ trở nên rất lớn hoặc không thể xác định được. format in too trình huấn luyện.

Phân kỳ JS là phiên bản xứng đáng của phân kỳ KL, do đó được sử dụng cách tính giá trị trung bình của phân kỳ KL độ Phân kỳ JS giải quyết vấn đề không xứng đáng của phân kỳ KL và có thể xử lý lý lý tốt hơn các sự kiện xác thực bằng 0. Phạm vi giá trị của phân kỳ JS nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Khi hai phân kỳ hoàn thành giống nhau, thì phân kỳ JS là 0; sử dụng để đánh giá sự tương đồng giữa phân phối của trình tạo và phân phối dữ liệu.

Trong quá trình đào tạo GAN, mục tiêu của bộ phân tích là loại phân loại chính xác tối đa của dữ liệu và thực tế dữ liệu được tạo ra có thể được hiểu là quá trình giảm thiểu phân tích JS. mẫu gần đây nhất có thể phân phối dữ liệu thực tế, bao gồm việc giảm thiểu phân kỳ KL hoặc phân kỳ JS giữa phân tích Phân phối dữ liệu được tạo và phân phối dữ liệu.

Nhìn chung, phân tích KL và phân tích JS cung cấp một cách để xác định mức độ khác nhau giữa dữ liệu được tạo và thực thi dữ liệu trong GAN, trợ giúp hướng dẫn quá trình tạo của trình tạo để tạo ra dữ liệu mẫu te hơn.

---

3. Vấn đề GAN mô hình

Huấn luyện các mô hình GAN khác nhau cho các loại khác nhau; huấn luyện GAN bằng đa dạng dữ liệu.

Thu gọn mô hình (Thu gọn chế độ) trong Generative Adversarial Networks (GAN) có nghĩa là trong quá trình huấn luyện, trình tạo bắt đầu tạo ra các đầu ra lặp lại hoặc có mức độ tương thích cao, bỏ qua việc phân phối dữ liệu. phân tích quá mạnh hoặc huấn luyện đào tạo rất phức tạp tạo bộ máy không thể học được tính toán tối đa dạng thực thi dữ liệu.

Tác động của việc thu gọn chế độ bao gồm mất tính đa dạng được tạo, nghĩa là dữ liệu được tạo thiếu tính toán đa dạng và không thể bao gồm các phân phối dữ liệu thực tế và khó khăn trong công việc học tập huấn luyện, vì do thu gọn mode, GAN gặp khó khăn khi hội tụ về trạng thái cân bằng tốt, dẫn đến thất bại trong luyện tập.

Để giải quyết vấn đề chế độ, các nhà nghiên cứu đã đưa ra nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm:

1. Sử dụng đầu vào tiếng ồn: Cung cấp tính năng ngẫu nhiên cho trình tạo, cho phép trình tạo khám phá phạm vi mẫu rộng hơn.
2. Sử dụng các kỹ thuật chính hóa: hạn chế như Chênh lệch trung bình tối đa (MMD), khuyến khích tạo ra các dạng đa dạng hơn.
3. Sử dụng đào tạo đối nghịch:Force bộ phân biệt giữa mẫu được tạo và mẫu thật, từ đó làm tăng tính đa dạng của bộ tạo.
4. Giới thiệu lịch sử thông tin) Ví dụ: Bình phương tối thiểu GAN (LSGAN) giảm thiểu mức giảm của mẫu bằng cách giảm thiểu sự khác biệt giữa các mẫu thực tế và các mẫu được tạo từ đầu ra của bộ xử lý phân biệt.
5. Độ dốc hình ảnh: WGAN-GP (Wasserstein GAN với gradient hình phạt) cải thiện độ ổn định huấn luyện của GAN và ngăn chặn hiệu ứng giảm thay đổi chế độ bằng cách sử dụng độ dốc hình ảnh kỹ thuật được đưa ra trong bộ xử lý phân biệt.

Việc sử dụng hiệu quả các chiến lược này là rất quan trọng để phát triển các mô hình GAN chất lượng cao và chúng giúp cải thiện cải thiện hiệu quả đào tạo và hiệu quả ổn định của mô hình.

---

4. Trong quá trình truyền ngược, chuyển đổi độ dốc từ lớp cuối cùng sang lớp đầu tiên và sẽ ngày càng nhỏ hơn khi có độ dốc. học hỏi chút nào.

Một lời giải thích trực quan của câu này.

Hiện tượng này được gọi là biến thể độ dốc bị mất và là một vấn đề phổ biến trong học sâu, đặc biệt đặc biệt là khi đào tạo mạng lưới thần kinh sâu.

Hãy tưởng tượng bạn đang xây dựng một tháp tự động có nhiều lớp, mỗi lớp đại diện cho một lớp trong mạng lưới thần kinh. những người cần điều chỉnh công việc của mình theo hướng dẫn của chủ nhà (hàm mất mát). đỉnh kim tự tháp và hét lên để nói với các công nhân bên dưới cách họ cần điều chỉnh công việc của mình.

1. Dòng chuyển màu: Khi lãnh chúa nói, giọng nói của ông ấy (thông tin về độ dốc) sẽ được truyền tải từng lớp từ đỉnh kim tự động xuống đáy. ngược từ lớp đầu ra sang lớp đầu vào.

2. Trọng Mạng lưới thần kinh, điều này có nghĩa là độ dốc giảm dần khi truyền qua từng lớp.

3. Học chậm: Nếu âm thanh quá nhỏ, công nhân ở phía dưới khó có thể nghe được chỉ dẫn của Cấp cao và không thể điều chỉnh edit job một cách hiệu quả. được cập nhật chậm, khiến quá trình học trở nên chậm.

4. Không thể học: Nếu âm thanh biến mất hoàn toàn, công nhân ở phía dưới hoàn toàn không thể tìm thấy chỉ dẫn của Putin và không thể thực hiện bất kỳ điều chỉnh nào. lần đầu tiên sẽ như không được cập nhật, nghĩa là các lớp này hoàn toàn không thể học được.

5. Giải pháp: Để giải quyết vấn đề này, có thể thực hiện một số biện pháp, ví dụ như sử dụng chức năng kích hoạt ReLU thay vì sigmoid hoặc tanh, vì ReLU có gradient không thay đổi trong khoảng dương và sẽ không làm mất biến gradient. hóa hàng loạt (Chuẩn hóa hàng loạt) để ổn định quá trình học của mạng hoặc sử dụng cấu trúc mạng dư (ResNet), truyền trực tiếp Thông tin đến các lớp sâu hơn của mạng thông qua việc bỏ qua kết nối, từ đó bỏ qua vấn đề mất biến độ dốc.

Thông qua các phương pháp này, có thể chắc chắn rằng các công nhân ở dưới cùng của kim tự tháp có thể hiểu được hướng dẫn của ông chủ và từ đó xây dựng tháp tự động một cách hiệu quả. chắc chắn rằng một số lớp đầu tiên có thể học được các kết quả hiệu quả.

bạn Muốn biết thêm về "Cuộc chiến thực tế của các dự án mạng đối thủ tạo" (1), vui lòng tìm kiếm các bài viết của CFSDN Bài viết, tôi hy vọng bạn sẽ ủng hộ blog của tôi trong tương lai .