Генерация объектов - История изменений

Maintenance script: rollbackEdits.php mass rollback

2022-09-04T16:22:11Z

rollbackEdits.php mass rollback

194.26.192.187 в 05:22, 1 сентября 2022

2022-09-01T05:22:26Z

178.252.88.207 в 14:55, 13 января 2021

2021-01-13T14:55:56Z

188.170.81.160: /* Используемые модели */

2021-01-12T11:57:13Z

‎Используемые модели

Abadikova: /* Другое */

2021-01-12T11:47:21Z

‎Другое

Abadikova: /* Другое */

2021-01-12T11:39:21Z

‎Другое

Abadikova: /* Другое */

2021-01-12T10:39:15Z

‎Другое

Abadikova: /* Применение */

2021-01-12T10:10:50Z

‎Применение

188.170.82.183: /* Используемые модели */

2021-01-11T17:12:40Z

‎Используемые модели

188.170.82.183: /* Используемые модели */

2021-01-11T17:11:43Z

‎Используемые модели

← Предыдущая		Версия 16:22, 4 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
−	~~{\| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"~~
−	\|+
−	~~\|-align="center"~~
−	~~\|'''НЕТ ВОЙНЕ'''~~
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|
−	24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
−
−	Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
−
−	Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
−
−	Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
−
−	~~''Антивоенный комитет России''~~
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
−	\|}
−
	'''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 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.		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.

← Предыдущая		Версия 05:22, 1 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
		+	{\| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"
		+	\|+
		+	\|-align="center"
		+	\|'''НЕТ ВОЙНЕ'''
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|
		+	24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
		+
		+	Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
		+
		+	Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
		+
		+	Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
		+
		+	''Антивоенный комитет России''
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
		+	\|}
		+
	'''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 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.		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.

← Предыдущая		Версия 14:55, 13 января 2021
Строка 1:		Строка 1:
−	~~{{В разработке}}~~
−
−
	'''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 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.		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.

@@ Строка 46: / Строка 46: @@
 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 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 θ, 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]]).
+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 ==

@@ Строка 41: / Строка 41: @@
 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 частности, под специфические задачи в различных сферах деятельности.
+Генерация объектов активно развивается в наши дни и имеет множество применений, в том числе под специфические задачи в различных сферах деятельности.
 === Используемые модели ===

@@ Строка 39: / Строка 39: @@
 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>
+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 частности, под специфические задачи в различных сферах деятельности.

@@ Строка 37: / Строка 37: @@
 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 может использоваться, в частности, для генерации данных для систем автоматической проверки программ или применяться в алгоритме предсказания стоимости изготовления детали по её чертежу и текстовым характеристикам.
+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.
 === Используемые модели ===

@@ Строка 33: / Строка 33: @@
 [[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).
 === Используемые модели ===