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        生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用探索

        2019-09-05 21:49:40王靖
        科技風(fēng) 2019年22期
        關(guān)鍵詞:生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

        王靖

        摘要:現(xiàn)在計(jì)算機(jī)已經(jīng)在我們的生活中無處不在,所以計(jì)算機(jī)的一些技術(shù)也在不斷的更新,生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)就是在這樣環(huán)境下的產(chǎn)物。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)就是有獨(dú)特的零和博弈和對(duì)抗訓(xùn)練的思想形成的一個(gè)高質(zhì)量的樣本,比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有更加強(qiáng)大的表達(dá)能力?,F(xiàn)在是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)方向。

        關(guān)鍵詞:生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò);計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域;應(yīng)用

        在2014年的時(shí)候Goodfellow等人提出了一種生成式的深度學(xué)習(xí)的模型叫做生成式對(duì)抗的網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)模型一提出就深得計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的喜愛?,F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)和移動(dòng)設(shè)備都在快速的發(fā)現(xiàn),但是關(guān)于圖像生成和圖像處理等方面已經(jīng)被很多人進(jìn)行了研究。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以為了彌補(bǔ)一些數(shù)據(jù)上的不足生成一些目標(biāo)的數(shù)據(jù)集。還能夠在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行圖像翻譯和文本和圖像之間的相互生成。

        計(jì)算機(jī)視覺就是計(jì)算機(jī)在使用過程中的一些相關(guān)設(shè)備對(duì)生物視覺出現(xiàn)的一種模擬,最終出現(xiàn)讓計(jì)算機(jī)像人們一樣可以通過視覺看世界,計(jì)算機(jī)視覺能夠自己適應(yīng)環(huán)境。要想判斷機(jī)器能不能理解現(xiàn)實(shí)的世界時(shí),就可以看它能不能創(chuàng)造出一個(gè)真實(shí)的世界,如果人們不能分辨出是真實(shí)還是虛假的時(shí)候,就通過了圖靈的測試。在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后,就在世界上出現(xiàn)了許多的生成算法,在傳統(tǒng)的算法中是利用手工提取的辦法和淺層模型組合進(jìn)行結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的生成。

        一、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容

        (一)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

        生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)模型存在:一個(gè)是生成模型,還有一個(gè)是判別模型。生成器和判別器都是函數(shù),使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖

        所示:

        在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中有極大和極小的雙玩家游戲的時(shí)候叫二人零和博弈。這里面包含兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的零和游戲框架中進(jìn)行相互的競爭。在系統(tǒng)中游戲的名字用函數(shù)來表示,這些函數(shù)都是可微性的。兩個(gè)玩家都是有自己定義的函數(shù)。兩個(gè)玩家的損失函數(shù)都需要依賴對(duì)方的函數(shù),但是不能進(jìn)行更新,在訓(xùn)練之后也會(huì)達(dá)到一個(gè)納什均衡。

        (二)生成網(wǎng)絡(luò)方面

        生成器可以用微函數(shù)的方式來表示,當(dāng)隨機(jī)輸入一個(gè)變量的時(shí)候,一般是利用高斯變量來生成一個(gè)假的樣本分布。所以對(duì)于微函數(shù)中就要求需要有少量的限制條件,對(duì)于輸出的變量可以是第一層,也可以是最后一層。但是要注意的是,這個(gè)微函數(shù)必須是可微的,因?yàn)檫@樣經(jīng)過判別器的時(shí)候就會(huì)通過梯度來進(jìn)行參數(shù)的更新,要不然就會(huì)出現(xiàn)傳遞不了的現(xiàn)象出現(xiàn)。

        (三)判別網(wǎng)絡(luò)方面

        在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中,判別器最主要的目標(biāo)就是要判斷輸出的是不是真實(shí)的樣本,并且在根據(jù)這種真實(shí)的樣本進(jìn)行及時(shí)反饋。在和生成網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成一個(gè)零和的游戲。這個(gè)游戲主要是由兩種場景組成的,兩個(gè)玩家的模型要通過足夠的訓(xùn)練,這樣游戲才會(huì)達(dá)到一個(gè)納什的均衡狀態(tài)。

        (四)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)

        自從生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)以后,在許多的領(lǐng)域里面都會(huì)提到生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。在最開始提出這個(gè)的時(shí)候,假設(shè)的驗(yàn)證出現(xiàn)的很少,在數(shù)據(jù)方面幾乎沒有任何的假設(shè),是隨便存在的,最終的目標(biāo)都是要讓生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)無限制的建模能力。其實(shí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的模型在設(shè)計(jì)的時(shí)候是非常簡單的,不需要先設(shè)計(jì)出一些復(fù)雜函數(shù)模型,利用反向傳播算法的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)就能夠讓生成器和判別器能夠正常的進(jìn)行工作。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)還能創(chuàng)建許多不需要監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型,這些模型都有非常厲害的算法框架,是用機(jī)器和機(jī)器進(jìn)行對(duì)話,在通過自身的對(duì)抗和博弈,在經(jīng)過無數(shù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方法,真正的學(xué)到一些和現(xiàn)實(shí)世界有關(guān)的內(nèi)在規(guī)律。事情都是有兩面性的,有利就有弊,在無限建模能力的目標(biāo)的存在背后還存在很多的問題,因?yàn)樯傻臅r(shí)候太過于自由的存在,就會(huì)在訓(xùn)練的時(shí)候很難保證穩(wěn)定性和收斂性,這個(gè)時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)模式崩塌的現(xiàn)象,更嚴(yán)重的能夠?qū)е掠?xùn)練沒有辦法繼續(xù)進(jìn)行;傳統(tǒng)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)要是梯度消失了,就會(huì)在訓(xùn)練的時(shí)候非常的困難,還能夠?qū)е律善骱团袆e器出現(xiàn)一些損失;因?yàn)樯蓪?duì)抗網(wǎng)絡(luò)本身的熱點(diǎn),很難生成離散的分布?,F(xiàn)在提出新的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的目的都是為了更好的增加模型的穩(wěn)定性,從而更好的保證生成結(jié)果的質(zhì)量。

        二、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用

        (一)能夠在計(jì)算機(jī)里面生成一些高質(zhì)量的圖像

        生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)最開始只是應(yīng)用在圖像生成和建模上,因?yàn)椴还苁潜O(jiān)督學(xué)習(xí)還是不監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)都能夠記錄真實(shí)的數(shù)據(jù)。研究者一直在經(jīng)過不斷的研究,為了讓生成的圖像更接近真實(shí)的圖像。

        (二)能夠在計(jì)算機(jī)里面進(jìn)行風(fēng)格遷移和圖像翻譯

        生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)上還有一個(gè)有意思的應(yīng)用就是風(fēng)格遷移,意思就是把圖像從一種風(fēng)格的情況變成另外一種的風(fēng)格。

        (三)能夠在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行文本和圖像之間的互相生成

        生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)能夠在圖像數(shù)據(jù)庫里面,經(jīng)過訓(xùn)練生成和真實(shí)進(jìn)行一些相似的分布,例如:生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以在人臉數(shù)據(jù)集上通過一些訓(xùn)練,就可以生成一些人臉分辨不出來的圖像,這些都是通過直接學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行分布的。

        (四)能夠在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行圖像還原和修復(fù)

        現(xiàn)在人臉識(shí)別的技術(shù)在實(shí)際生活中應(yīng)用的越來越多,但是這種密集人群在檢測的時(shí)候就會(huì)非常的困難,這時(shí)候就需要利用一些科技的手段對(duì)局部到整體的信息進(jìn)行識(shí)別。這時(shí)候就可以利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)提出雙路徑的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),這種技術(shù)就能很好的改變現(xiàn)在的問題。

        三、結(jié)論

        作為一種生成模型的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),為一些問題提供了很好的解決方法。還分析了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)的視覺方面的應(yīng)用。其實(shí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)就屬于是一個(gè)包容性的框架,這個(gè)框架能夠和許多的學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)合,解決了許多傳統(tǒng)機(jī)器解決不了的問題,為計(jì)算機(jī)事業(yè)做出了許多的貢獻(xiàn)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]王坤峰,茍超,段艷杰,等.生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN 的研究進(jìn)展與展望[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2017,43 (3):321-332.

        [2]鄭華濱.令人拍案叫絕的Wasserstein GAN[EB/OL].2017-04-02 [ 2018-01-20 ].https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913.

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