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Beats Biblionetz - Begriffe

Generative Adversarial Network (GAN)

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconSynonyme

Generative Adversarial Network, GAN, Generative Gegnerische Netzwerke

iconDefinitionen

GAN represents a huge family of double networks, that are composed from generator and discriminator. They constantly try to fool each other — generator tries to generate some data, and discriminator, receiving sample data, tries to tell generated data from samples. Constantly evolving, this type of neural networks can generate real-life images, in case you are able to maintain the training balance between these two networks.
Von Andrew Tch im Text The mostly complete chart of Neural Networks, explained (2017)
Wie Maschinen lernenDie Idee hinter GANs ist außergewöhnlich, die Resultate beeindruckend und der Hype um sie groß: Zwei neuronale Netzwerke trainieren sich gegenseitig – oder, sie treten gegeneinander an – und werden dabei immer besser. Die Netzwerke nehmen unterschiedliche Rollen im Lernprozess ein. Das eine Netzwerk ist der sogenannte Diskriminator, das andere der Generator. Die Aufgabe des Diskriminators ist es, echte Daten von Fälschungen zu unterscheiden.
Von Jannik Kossen, Maike Elisa Müller im Buch Wie Maschinen lernen (2019) im Text Generative gegnerische Netzwerke auf Seite  196
Herausforderungen der künstlichen IntelligenzSchliesslich stellt die Entwicklung von GAN ein weiterer wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von ML dar. Die relativ simple Idee hinter GAN ist, dass zwei KNN miteinander im Wettbewerb stehen: eines versucht (auf Basis eines vorgegebenen Traingssatzes) neue Daten zu generieren, die von vorgegebenen Daten nicht unterscheidbar sind, während das andere die Daten bewertet und versucht, die neuen Daten zu erkennen und von den echten, vorgegebenen Daten zu unterscheiden. Diese Technik lernt somit, neue Daten mit denselben Statistiken wie der Trainingssatz zu generieren. Beispielsweise kann ein auf Fotografien trainiertes GAN neue Fotografien erzeugen, die für menschliche Beobachter authentisch aussehen und viele realistische Eigenschaften aufweisen. Während die Anwendungsmöglichkeiten relativ breit sind, wurden GAN einer breiten Öffentlichkeit v.a. durch gefälschte Fotos und Videos («Deep Fakes») bekannt.
Von Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz im Buch Herausforderungen der künstlichen Intelligenz (2019) im Text Anhang 2: Maschinelles Lernen
DeepfakesWährend Goodfellow an seinem Bier nippte und der Diskussion folgte, kam ihm mit einem Mal eine Idee. Was, wenn man zwei Deep-Learning-Systeme gegeneinander antreten lassen würde? Eines generiert neue Informationen, das andere versucht, sie zu erkennen. Durch den Wettbewerbscharakter würde das erzeugende System – der Generator – lernen, immer bessere Ergebnisse zu produzieren, um das erkennende System – den Detektor – zu schlagen. Die beiden Systeme würden sich in einem fortwährenden Prozess so lange duellieren, bis der Generator dem Detektor überlegen wäre. Goodfellow machte sich hier im Grunde die Idee des gegnerbasierten Trainings zunutze, das Sportler gerne einsetzen. Er wollte sehen, ob dasselbe Prinzip auch im Deep Learning funktionierte. Seine Kumpels verdrehten nur die Augen, Goodfellow aber ging nach Hause und machte sich sofort an die Arbeit. Er programmierte zwei Deep-Learning-Systeme darauf, im gegenseitigen Wettbewerb menschliche Gesichter zu erzeugen. Und weil er darauf gepolt war, den Detektor zu besiegen, wurde der Generator besser und besser. Goodfellow wurde klar, dass ihm ein bahnbrechender Durchbruch gelungen war. Innerhalb weniger Stunden hatte sein System – das erste Generative Adversarial Network (GAN, zu deutsch etwa: Generierende Gegnerische Netzwerke) – menschliche Gesichter erzeugt, die überzeugender waren als alles, was Künstliche Intelligenz je hervorgebracht hatte.
Von Nina Schick im Buch Deepfakes (2020) im Text r/deepfakes

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