Генерация объектов — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Используемые модели)
м (rollbackEdits.php mass rollback)
 
(не показано 56 промежуточных версий 10 участников)
Строка 1: Строка 1:
−
{{В разработке}}
 
−
 
−
[[Файл:GAN_DIAGRAM.png|420px|thumb|right|Диаграмма ''generative adversarial network''.]]
 
−
 
 
'''Задача генерации объектов''' (англ. ''object generation problem'') {{---}} задача, связанная с машинным обучением, заключающаяся в создании новых правдоподобных объектов на основании заданной выборки.
 
'''Задача генерации объектов''' (англ. ''object generation problem'') {{---}} задача, связанная с машинным обучением, заключающаяся в создании новых правдоподобных объектов на основании заданной выборки.
−
Полученные объекты могут как быть использованы независимо для прикладных целей (в таком случае, это чаще всего изображения), так и для устранения несбалансированности классов (''оверсэмплинг'') и дальнейшей обработки данных (обычно ''классификации''). В зависимости от того, для какой из этих целей используется генерация объектов, постановка задачи и методы её решения несколько отличаются.
+
Полученные объекты могут быть использованы как для прикладных целей (в таком случае, это чаще всего изображения), так и для генерации объектов для тренировочной выборки, когда размечать настоящие данные — долго и дорого, или их нужно анонимизировать. В зависимости от того, для какой из этих целей используется генерация объектов, постановка задачи и методы её решения несколько отличаются.
  
 
== Генерация объектов для прикладных целей ==
 
== Генерация объектов для прикладных целей ==
Строка 10: Строка 6:
 
=== Применение ===
 
=== Применение ===
  
−
Основная цель при генерации объектов для прикладных целей обычно состоит в том, чтобы научиться создавать изображения, которые человек не может отличить от изображений, полученных иных путём. Такие изображения могут использоваться, среди прочего, для более дешёвого создания модельных снимков, обложек или пейзажей. Одним из ярких примеров такого использования является создание фотографий вымышленных людей для рекламы в расчёте на то, что люди будут больше ассоциировать себя с образом, не представляющим кого-либо конкретного, но сочетающим в себе те черты, которые есть у них самих. Также генерация объектов может использоваться при воссоздании текстур старых игр в лучшем расширении (пример игры, для которой был использован такой метод – [https://ru.wikipedia.org/wiki/Resident_Evil Resident Evil] ), улучшении астрономических изображений и моделировании дорогостоящих для изучения физических процессов.
+
==== Изображения ====
−
[[File:propal_chelovek.jpg|thumb|Пример сгенерированного изображения]]
+
 
 +
При генерации объектов основная задача обычно состоит в том, чтобы научиться создавать изображения, которые человек не может отличить от изображений, полученных иным путём (рис. 1). Они могут использоваться для более дешёвого создания модельных снимков, обложек или пейзажей. Одним из ярких примеров такого применения является создание фотографий вымышленных людей для рекламы в расчёте на то, что люди будут больше ассоциировать себя с образом, не представляющим кого-либо конкретного, но сочетающим в себе те черты, которые есть у них самих.
 +
 
 +
Генерация объектов может улучшать астрономические изображения и использоваться при моделировании дорогостоящих для изучения физических процессов. Так, в 2019 году при помощи [[Generative Adversarial Nets (GAN) | генеративных состязательных сетей (GAN)]] были успешно смоделированы <ref>[https://phys.org/news/2019-05-cosmogan-neural-network-dark.html Обучение нейронной сети для изучения темной материи]</ref> распределения темной материи в определенном направлении в пространстве и составлены предсказания гравитационного линзирования.
 +
 
 +
В медицине активно используется [[Машинное обучение в медицине#Генерация результатов исследований | генерация результатов исследований]]. Из-за запрета на использование анализов и осмотров без согласия пациента часто довольно тяжело получить большое количество данных, поэтому сейчас для формирования крупных датасетов стали применять GAN. Состязательные сети также могут использоваться для обнаружения глаукомных изображений, помогая ранней диагностике, которая необходима для предотвращения частичной или полной потери зрения.<ref>[https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494620301058?via%3Dihub Обнаружение глаукомных изображений]</ref>
 +
[[File:propal_chelovek.jpg|thumb|Рисунок 1. Пример сгенерированного изображения]]
 +
 
 +
==== Музыка и звуки ====
 +
 
 +
Аудио является еще одним возможным приложением для GAN, однако используется гораздо реже. Примером может являться архитектура [https://arxiv.org/abs/1802.04208 WaveGan], которая без меток учится воспроизводить понятные слова при обучении на наборе речевых данных с небольшим словарным запасом, а также может синтезировать звук из других областей, таких как барабаны, вокализации птиц и фортепиано.
 +
 
 +
На сегодняшний день многие модели для генерации музыки используют [[Долгая краткосрочная память | долгую краткосрочную  память (LSTM)]]. Например, еще в 2002 году  при помощи LSTM-сети построили<ref>[http://www.iro.umontreal.ca/~eckdoug/papers/2002_ieee.pdf Finding temporal structure in music: Blues improvisation with lstm recurrent networks]</ref> модель, генерирующую не только мелодию, но и аккомпанемент к ней в формате выбора аккорда из зафиксированного перечня, и, отчасти, впервые добились благозвучного результата.
 +
 
 +
В Google сейчас активно используется модель [https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet], которая основана на [[Сверточные нейронные сети| сверточных сетях]]. WaveNet способна генерировать речь, похожую на голос любого человека, и другие звуки, включая музыку (например, композиции на пианино) <ref>[https://habr.com/ru/company/Voximplant/blog/309648/ Google WaveNet]</ref>.
 +
 
 +
==== Текст ====
 +
 
 +
Генерировать можно документы и тексты. Генераторы текстов широко используются при разработке и поисковой оптимизации сайтов: для генерации названий, описаний и содержимого. Существуют крупные англоязычные сайты, на которых весь контент пишут не журналисты, а боты — статьи автоматически [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3 рерайтятся] из других источников. Русский язык, в отличие от английского, имеет сложную морфологию, поэтому появление подобных ботов-рерайтеров в рунете сильно осложнено.
 +
 
 +
==== Анимация и игры ====
 +
[[Файл:Flintstones.png|500px|thumb|Рисунок 2. Пример сгенерированных изображений по подписям.]]
 +
Еще генерация объектов может использоваться при воссоздании текстур старых игр в лучшем расширении (пример игры, для которой был использован такой метод – [https://ru.wikipedia.org/wiki/Resident_Evil Resident Evil]). Такой подход также помогает создавать персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них, анимировать уже нарисованных героев, а также полезен для подготовки кадров фильмов или мультипликации<ref>[https://arxiv.org/abs/1609.02612 Generating Videos with Scene Dynamics]</ref>. В 2018 году исследователи из Университета Иллинойса и Института искусственного интеллекта Аллена разработали модель под названием CRAFT (Composition, Retrieval and Fusion Network)<ref>[https://arxiv.org/abs/1804.03608 модель CRAFT]</ref>, которая принимает текстовые описания (или подписи) от пользователя и генерирует сцены из  мультсериала «Флинтстоуны» (рис. 2).
 +
 
 +
==== Другое ====
 +
При решении какой-либо задачи часто бывает удобно генерировать специфические объекты для ее решения. Например, одна из задач машинного обучения в медицине {{---}} [[Машинное обучение в медицине#Генерация молекулярных структур|генерация новых молекул]], которые потенциально могут быть лекарствами. Для решения этой проблемы используют генеративные состязательные сети.
 +
 
 +
Еще одним примером может являться генерация наборов данных с заданными свойствами для задачи классификации<ref>[http://fppo.ifmo.ru/dissertation/?number=233319 Забашта Алексей Сергеевич, Генерация наборов данных для задачи классификации с заданными свойствами для повышения качества систем мета-обучения]</ref>. Это, в частности, может использоваться для генерации данных для систем автоматической проверки программ или в алгоритмах предсказания стоимости изготовления детали по её чертежу и текстовым характеристикам.
 +
 
 +
Можно генерировать [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 юнит-тесты], чтобы быстрее находить ошибки при разработке программного обеспечения<ref>[https://research.infosupport.com/wp-content/uploads/Unit-test-generation-using-machine-Master-Thesis-Laurence-Saes.pdf Unit test generation using machine learning]</ref>.
 +
 
 +
Генерация объектов активно развивается в наши дни и имеет множество применений, в том числе под специфические задачи в различных сферах деятельности.
  
 
=== Используемые модели ===
 
=== Используемые модели ===
  
 
Для достижения данной цели обычно используются [[Порождающие модели | порождающие модели]]. В таком варианте в качестве задачи ставится восстановление совместного распределения <tex>p(x,y)</tex>, где <tex>y</tex> — это один бит, отвечающий за отдельный признак (то есть тот класс, к которому должна принадлежать созданный объект; например, фотография человека), а <tex>x</tex> — это весь объект (фотография).
 
Для достижения данной цели обычно используются [[Порождающие модели | порождающие модели]]. В таком варианте в качестве задачи ставится восстановление совместного распределения <tex>p(x,y)</tex>, где <tex>y</tex> — это один бит, отвечающий за отдельный признак (то есть тот класс, к которому должна принадлежать созданный объект; например, фотография человека), а <tex>x</tex> — это весь объект (фотография).
−
Чаще всего порождаемый объект <tex>X</tex> представляет из себя набор элементов <tex>X={xi}</tex>, что позволяет порождать объект по частям. Для изображения, например, такими частями будут являться пиксели. Таким образом, при порождении следующих частей объекта мы можем опираться на уже созданные, и тогда перед нами встаёт задача максимизация функции правдоподобия: для набора данных <tex>X={xi}</tex> максимизировать <tex>∏ipmodel(xi;θ)</tex> по параметрам модели θ, т.е. найти <math>\theta^* = \underset{\theta}{\operatorname{argmax}} \displaystyle \prod_i p_{model}(x_i;\theta)</math>. Эта задача относится к классу задач обучения без учителя или с частичным привлечением учителя. При её решении либо работают с явными распределениями, сводя распределение <tex>p(x;y)</tex> к произведению распределений определённой структуры, либо используют неявные модели, которые не восстанавливают всю функцию плотности, а только моделируют ту часть этой функцию, которая нужна непосредственно. Стоит отметить, что простые порождающие модели, такие как наивный байесовский классификатор, не показывают достаточное качество результата, чтобы на их основе можно было сгенерировать полноценные мультимедиа объекты. Из класса порождающих моделей при генерации именно изображений особенно хорошо показали себя модели [[Generative Adversarial Nets (GAN) | состязательных сетей]], [[PixelRNN и PixelCNN | PixelRNN и PixelCNN]], а также DRAW (рисуют изображение с помощью сочетания [[Рекуррентные нейронные сети | реккурентных НС]] и [[Механизм внимания | механизма внимания]]). Также стоит отметить модель [https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet], используемую для создания звуковых записей. Эта модель создана в 2016 году, а к 2018 году, после нескольких оптимизаций вычислительной сложности, она нашла применение в Google при создании образцов речи на различных языках.
+
Чаще всего порождаемый объект <tex>X</tex> представляет собой набор элементов <tex>X = \{x_i\}</tex>, что позволяет порождать объект по частям. Для изображения, например, такими частями будут являться пиксели. Таким образом, при порождении следующих частей объекта мы можем опираться на уже созданные, и тогда перед нами встаёт задача максимизация функции правдоподобия: для набора данных <tex>X = \{x_i\}</tex> максимизировать <tex>\displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</tex> по параметрам модели <tex>\theta</tex>, т.е. найти <math>\theta^* = \underset{\theta}{\operatorname{argmax}} \displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)</math>. Эта задача относится к классу задач обучения без учителя или с частичным привлечением учителя. При её решении либо работают с явными распределениями, сводя распределение <tex>p(x,y)</tex> к произведению распределений определённой структуры, либо используют неявные модели, которые не восстанавливают всю функцию плотности, а только моделируют ту часть этой функции, которая нужна непосредственно. Стоит отметить, что простые порождающие модели, такие как наивный байесовский классификатор, не показывают достаточное качество результата, чтобы на их основе можно было сгенерировать полноценные мультимедиа объекты. Из класса порождающих моделей при генерации изображений особенно хорошо показали себя модели [[Generative Adversarial Nets (GAN) | состязательных сетей]], [[PixelRNN и PixelCNN | PixelRNN и PixelCNN]], а также DRAW (рисуют изображение с помощью сочетания [[Рекуррентные нейронные сети | рекуррентных НС]] и [[Механизм внимания | механизма внимания]]).  
−
 
+
<!---
 
== Оверсэмплинг ==
 
== Оверсэмплинг ==
  
Строка 42: Строка 69:
  
  
−
'''SMOTE''' (''Synthetic Minority Oversampling Technique'') – генерация искусственных примеров, не совпадающих с имеющимися в выборке. Этот алгоритм во многом основан на [[Метрический классификатор и метод ближайших соседей | методе ближайшего соседа]]. Для создания новой записи находят разность <tex>d=X_b–X_a</tex>, где <tex>X_a,X_b</tex> – векторы признаков «соседних» примеров <tex>a</tex> и <tex>b</tex> из миноритарного класса (их находят так же, как в методе ''kNN''). В данном случае необходимо и достаточно для примера <tex>b</tex> получить набор из <tex>k</tex> соседей, из которого в дальнейшем будет выбрана запись <tex>b</tex>. Далее из <tex>d</tex> путем умножения каждого его элемента на случайное число в интервале <tex>(0, 1)</tex> получают <tex>d</tex>. Вектор признаков нового примера вычисляется путем сложения <tex>X_a</tex> и <tex>d</tex>. Алгоритм SMOTE позволяет задавать количество записей, которое необходимо искусственно сгенерировать. Степень сходства примеров <tex>a</tex> и <tex>b</tex> можно регулировать путем изменения значения <tex>k</tex> (числа ближайших соседей). <br />
+
'''SMOTE''' (''Synthetic Minority Oversampling Technique'') – генерация искусственных примеров, не совпадающих с имеющимися в выборке. Этот алгоритм во многом основан на [[Метрический классификатор и метод ближайших соседей | методе ближайшего соседа]]. Для создания новой записи находят разность <tex>d=X_b–X_a</tex>, где <tex>X_a,X_b</tex> – векторы признаков «соседних» примеров <tex>a</tex> и <tex>b</tex> из миноритарного класса (их находят так же, как в методе ''kNN''). В данном случае необходимо и достаточно для примера <tex>b</tex> получить набор из <tex>k</tex> соседей, из которого в дальнейшем будет выбрана запись <tex>b</tex>. Далее из <tex>d</tex> путем умножения каждого его элемента на случайное число в интервале <tex>(0, 1)</tex> получают <tex>d</tex>. Вектор признаков нового примера вычисляется путем сложения <tex>X_a</tex> и <tex>d</tex>. Алгоритм SMOTE позволяет задавать количество записей, которое необходимо искусственно сгенерировать. Степень сходства примеров <tex>a</tex> и <tex>b</tex> можно регулировать путем изменения значения <tex>k</tex> (числа ближайших соседей). Пример работы алгоритма продемонстрирован на рис. 1. <br />
−
[[File:SMOTE_GEN.gif|none|frame|Пример работы алгоритма SMOTE]]
+
[[File:SMOTE_GEN.gif|none|frame|Рис. 1. Пример работы алгоритма SMOTE]]
  
−
Данный подход имеет недостаток в том, что «вслепую» увеличивает плотность примерами в области слабо представленного класса:<br />
+
Данный подход имеет недостаток в том, что «вслепую» увеличивает плотность примерами в области слабо представленного класса. Пример такого увеличения изображён на рис. 2.<br />
  
−
[[File:SMOTE_GEN_DISS.gif|none|frame|Пример неудачного срабатывания SMOTE]]
+
[[File:SMOTE_GEN_DISS.gif|none|frame|Рис. 2. Пример неудачного срабатывания SMOTE]]
  
  
Строка 57: Строка 84:
  
 
'''ADASYN''' (''Adaptive synthetic sampling'') – семейство методов, являющихся попыткой «адаптации» SMOTE, то есть создания объектов, с которыми на выборке будет показан лучший результат классификации. Такие методы могут: создавать больше данных на миноритарных классах, на которых обучение сложнее; изменять пространство объектов в сторону точек, у которых соседи неоднородны; просто добавлять случайное изменение к генерируемым точкам для создания естественного шума.
 
'''ADASYN''' (''Adaptive synthetic sampling'') – семейство методов, являющихся попыткой «адаптации» SMOTE, то есть создания объектов, с которыми на выборке будет показан лучший результат классификации. Такие методы могут: создавать больше данных на миноритарных классах, на которых обучение сложнее; изменять пространство объектов в сторону точек, у которых соседи неоднородны; просто добавлять случайное изменение к генерируемым точкам для создания естественного шума.
 +
-->
  
 +
==См. также==
 +
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]
 +
*[[Генерация изображения по тексту]]
 +
*[[Порождающие модели]]
 +
 +
== Примечания ==
 +
<references/>
 
== Источники ==
 
== Источники ==
  
Строка 63: Строка 98:
 
     <li>[https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network Генеративно-состязательная сеть]</li>
 
     <li>[https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network Генеративно-состязательная сеть]</li>
 
     <li>[https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet]</li>
 
     <li>[https://en.wikipedia.org/wiki/WaveNet WaveNet]</li>
 +
    <li>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80_%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0 Генератор текста] </li>
 +
<!---
 
     <li>[https://en.wikipedia.org/wiki/Oversampling_and_undersampling_in_data_analysis Оверсемплинг]</li>
 
     <li>[https://en.wikipedia.org/wiki/Oversampling_and_undersampling_in_data_analysis Оверсемплинг]</li>
−
    <li>[https://towardsdatascience.com/dealing-with-imbalanced-classes-in-machine-learning-d43d6fa19d2 Методы работы с небалансными классами]</li>
 
 
     <li>[https://www.kaggle.com/residentmario/oversampling-with-smote-and-adasyn Оверсемплинг с SMOTE]</li>
 
     <li>[https://www.kaggle.com/residentmario/oversampling-with-smote-and-adasyn Оверсемплинг с SMOTE]</li>
 
     <li>[https://medium.com/coinmonks/smote-and-adasyn-handling-imbalanced-data-set-34f5223e167  Методы работы с небалансными данными в SMOTE и ADASYN]</li>
 
     <li>[https://medium.com/coinmonks/smote-and-adasyn-handling-imbalanced-data-set-34f5223e167  Методы работы с небалансными данными в SMOTE и ADASYN]</li>
 +
-->
 +
    <li>[https://towardsdatascience.com/dealing-with-imbalanced-classes-in-machine-learning-d43d6fa19d2 Методы работы с небалансными классами]</li>
 
     <li>[https://basegroup.ru/community/articles/imbalance-datasets Несбалансированные датасеты]</li>
 
     <li>[https://basegroup.ru/community/articles/imbalance-datasets Несбалансированные датасеты]</li>
 +
 
</ol>
 
</ol>
 +
 +
[[Категория: Машинное обучение]]
 +
[[Категория: Порождающие модели]]
 +
[[Категория: Генерация объектов]]

Текущая версия на 19:22, 4 сентября 2022

Задача генерации объектов (англ. object generation problem) — задача, связанная с машинным обучением, заключающаяся в создании новых правдоподобных объектов на основании заданной выборки. Полученные объекты могут быть использованы как для прикладных целей (в таком случае, это чаще всего изображения), так и для генерации объектов для тренировочной выборки, когда размечать настоящие данные — долго и дорого, или их нужно анонимизировать. В зависимости от того, для какой из этих целей используется генерация объектов, постановка задачи и методы её решения несколько отличаются.

Генерация объектов для прикладных целей

Применение

Изображения

При генерации объектов основная задача обычно состоит в том, чтобы научиться создавать изображения, которые человек не может отличить от изображений, полученных иным путём (рис. 1). Они могут использоваться для более дешёвого создания модельных снимков, обложек или пейзажей. Одним из ярких примеров такого применения является создание фотографий вымышленных людей для рекламы в расчёте на то, что люди будут больше ассоциировать себя с образом, не представляющим кого-либо конкретного, но сочетающим в себе те черты, которые есть у них самих.

Генерация объектов может улучшать астрономические изображения и использоваться при моделировании дорогостоящих для изучения физических процессов. Так, в 2019 году при помощи генеративных состязательных сетей (GAN) были успешно смоделированы [1] распределения темной материи в определенном направлении в пространстве и составлены предсказания гравитационного линзирования.

В медицине активно используется генерация результатов исследований. Из-за запрета на использование анализов и осмотров без согласия пациента часто довольно тяжело получить большое количество данных, поэтому сейчас для формирования крупных датасетов стали применять GAN. Состязательные сети также могут использоваться для обнаружения глаукомных изображений, помогая ранней диагностике, которая необходима для предотвращения частичной или полной потери зрения.[2]

Рисунок 1. Пример сгенерированного изображения

Музыка и звуки

Аудио является еще одним возможным приложением для GAN, однако используется гораздо реже. Примером может являться архитектура WaveGan, которая без меток учится воспроизводить понятные слова при обучении на наборе речевых данных с небольшим словарным запасом, а также может синтезировать звук из других областей, таких как барабаны, вокализации птиц и фортепиано.

На сегодняшний день многие модели для генерации музыки используют долгую краткосрочную память (LSTM). Например, еще в 2002 году при помощи LSTM-сети построили[3] модель, генерирующую не только мелодию, но и аккомпанемент к ней в формате выбора аккорда из зафиксированного перечня, и, отчасти, впервые добились благозвучного результата.

В Google сейчас активно используется модель WaveNet, которая основана на сверточных сетях. WaveNet способна генерировать речь, похожую на голос любого человека, и другие звуки, включая музыку (например, композиции на пианино) [4].

Текст

Генерировать можно документы и тексты. Генераторы текстов широко используются при разработке и поисковой оптимизации сайтов: для генерации названий, описаний и содержимого. Существуют крупные англоязычные сайты, на которых весь контент пишут не журналисты, а боты — статьи автоматически рерайтятся из других источников. Русский язык, в отличие от английского, имеет сложную морфологию, поэтому появление подобных ботов-рерайтеров в рунете сильно осложнено.

Анимация и игры

Рисунок 2. Пример сгенерированных изображений по подписям.

Еще генерация объектов может использоваться при воссоздании текстур старых игр в лучшем расширении (пример игры, для которой был использован такой метод – Resident Evil). Такой подход также помогает создавать персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них, анимировать уже нарисованных героев, а также полезен для подготовки кадров фильмов или мультипликации[5]. В 2018 году исследователи из Университета Иллинойса и Института искусственного интеллекта Аллена разработали модель под названием CRAFT (Composition, Retrieval and Fusion Network)[6], которая принимает текстовые описания (или подписи) от пользователя и генерирует сцены из мультсериала «Флинтстоуны» (рис. 2).

Другое

При решении какой-либо задачи часто бывает удобно генерировать специфические объекты для ее решения. Например, одна из задач машинного обучения в медицине — генерация новых молекул, которые потенциально могут быть лекарствами. Для решения этой проблемы используют генеративные состязательные сети.

Еще одним примером может являться генерация наборов данных с заданными свойствами для задачи классификации[7]. Это, в частности, может использоваться для генерации данных для систем автоматической проверки программ или в алгоритмах предсказания стоимости изготовления детали по её чертежу и текстовым характеристикам.

Можно генерировать юнит-тесты, чтобы быстрее находить ошибки при разработке программного обеспечения[8].

Генерация объектов активно развивается в наши дни и имеет множество применений, в том числе под специфические задачи в различных сферах деятельности.

Используемые модели

Для достижения данной цели обычно используются порождающие модели. В таком варианте в качестве задачи ставится восстановление совместного распределения [math]p(x,y)[/math], где [math]y[/math] — это один бит, отвечающий за отдельный признак (то есть тот класс, к которому должна принадлежать созданный объект; например, фотография человека), а [math]x[/math] — это весь объект (фотография). Чаще всего порождаемый объект [math]X[/math] представляет собой набор элементов [math]X = \{x_i\}[/math], что позволяет порождать объект по частям. Для изображения, например, такими частями будут являться пиксели. Таким образом, при порождении следующих частей объекта мы можем опираться на уже созданные, и тогда перед нами встаёт задача максимизация функции правдоподобия: для набора данных [math]X = \{x_i\}[/math] максимизировать [math]\displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)[/math] по параметрам модели [math]\theta[/math], т.е. найти [math]\theta^* = \underset{\theta}{\operatorname{argmax}} \displaystyle \prod_i p_{\operatorname{model}}(x_i,\theta)[/math]. Эта задача относится к классу задач обучения без учителя или с частичным привлечением учителя. При её решении либо работают с явными распределениями, сводя распределение [math]p(x,y)[/math] к произведению распределений определённой структуры, либо используют неявные модели, которые не восстанавливают всю функцию плотности, а только моделируют ту часть этой функции, которая нужна непосредственно. Стоит отметить, что простые порождающие модели, такие как наивный байесовский классификатор, не показывают достаточное качество результата, чтобы на их основе можно было сгенерировать полноценные мультимедиа объекты. Из класса порождающих моделей при генерации изображений особенно хорошо показали себя модели состязательных сетей, PixelRNN и PixelCNN, а также DRAW (рисуют изображение с помощью сочетания рекуррентных НС и механизма внимания).

См. также

Примечания

  1. ↑ Обучение нейронной сети для изучения темной материи
  2. ↑ Обнаружение глаукомных изображений
  3. ↑ Finding temporal structure in music: Blues improvisation with lstm recurrent networks
  4. ↑ Google WaveNet
  5. ↑ Generating Videos with Scene Dynamics
  6. ↑ модель CRAFT
  7. ↑ Забашта Алексей Сергеевич, Генерация наборов данных для задачи классификации с заданными свойствами для повышения качества систем мета-обучения
  8. ↑ Unit test generation using machine learning

Источники

  1. Генеративно-состязательная сеть
  2. WaveNet
  3. Генератор текста
  4. Методы работы с небалансными классами
  5. Несбалансированные датасеты
Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Генерация_объектов&oldid=85016»