NVIDIA ima novi metodu za obuku GAN-ova
Istraživači NVIDIA-e stvorili su poboljšanu metodu za obuku generativnih suparničkih mreža (GANF), koja zahtijeva relativno manje podataka od prethodnih metoda.
Podsjetimo, GAN je oblik umjetne inteligencije koji generatorsku mrežu podudara s mrežom diskriminatora za stvaranje slika ili videozapisa. NVIDIA GAN mreža može se koristiti za stvaranje pejzažnih slika, drugih umjetničkih djela, kao i za video konferencije.
Za obuku GAN-ova može biti potrebno više od 100.000 slika, ali nova predložena metoda koja se naziva Adaptive Discriminator Enhancement (ADA), zahtjeva 10 do 20 puta manje slika. Ukratko, sada se samo nekoliko tisuća slika može koristiti za postizanje dobrih rezultata, a rezultati treninga Style GAN2 moraju se podudarati s manje slika.
Ranije ove godine istraživači s Adobe Research, MIT-a i sveučilišta Tsinghua u Pekingu detaljno su predstavili DiffAugment, još jednu metodu poboljšanja GAN-a. Smanjenje ograničenja podataka može osnažiti istraživače da ispitaju nove slučajeve uporabe GAN-ova. Osim stvaranja lažnih fotografija ljudi ili životinja, istraživači vjeruju da se GAN može koristiti u medicinskim slikovnim podacima.
