Was ist gans?

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs), auf Deutsch etwa generative gegnerische Netzwerke, sind eine Klasse von Algorithmen des maschinellen Lernens. Sie werden hauptsächlich für unüberwachtes Lernen eingesetzt und dienen dazu, neue Daten zu generieren, die den Trainingsdaten ähneln.

Funktionsweise:

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die gegeneinander antreten:

• Generator (Erzeuger): Dieser versucht, neue, realistische Daten zu erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln. Er nimmt zufälligen Rauschen als Eingabe und generiert daraus synthetische Daten. (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Generator%20(Neuronales%20Netz))
• Diskriminator (Beurteiler): Dieser bewertet, ob ein Datensatz echt (aus den Trainingsdaten) oder gefälscht (vom Generator erzeugt) ist. Er versucht, die vom Generator erzeugten Daten zu erkennen. (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Diskriminator%20(Neuronales%20Netz))

Die beiden Netzwerke werden gleichzeitig trainiert. Der Generator verbessert sich darin, realistischere Daten zu erzeugen, um den Diskriminator zu täuschen. Gleichzeitig verbessert sich der Diskriminator darin, echte und gefälschte Daten zu unterscheiden. Dieses "gegnerische" Training führt dazu, dass der Generator schließlich sehr realistische Daten erzeugen kann. Der Prozess ähnelt einem Minimax-Spiel.

Anwendungen:

GANs haben eine breite Palette von Anwendungen, darunter:

• Bildgenerierung: Erzeugung von realistischen Bildern, z.B. von Gesichtern, Landschaften oder Kunstwerken. (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Bildgenerierung)
• Bildübersetzung: Konvertierung von Bildern von einem Stil in einen anderen (z.B. von einem Gemälde in ein Foto).
• Super-Resolution: Erhöhung der Auflösung von Bildern.
• Datenerweiterung: Erzeugung von zusätzlichen Trainingsdaten, um die Leistung anderer Modelle zu verbessern.
• Text-to-Image-Synthese: Generierung von Bildern basierend auf Textbeschreibungen.
• Musikgenerierung: Erzeugung von Musikstücken.

Vorteile:

• Fähigkeit, realistische Daten zu erzeugen.
• Unüberwachtes Lernen möglich.
• Vielfältige Anwendungen.

Nachteile:

• Training kann schwierig und instabil sein.
• Neigung zur Erzeugung von "Unsinn"-Daten (Modus-Kollaps).
• Generierte Daten können ethische Bedenken aufwerfen (z.B. Deepfakes).

Variationen:

Es gibt zahlreiche Varianten von GANs, die entwickelt wurden, um spezifische Probleme zu lösen oder die Leistung zu verbessern, z.B. Conditional GANs (cGANs), Deep Convolutional GANs (DCGANs) und Wasserstein GANs (WGANs). (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Conditional%20GANs)