شبكة توليدية خصومية (GAN)

شبكة الخصومة التوليدية (GAN) هي إطار عمل متطور في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) المستخدمة في لإنشاء مثيلات بيانات جديدة تشبه مجموعة البيانات الأصلية. تم تقديمها من قبل إيان جودفيلو والباحثين في عام 2014، تعمل شبكات GAN على فرضية فريدة من نوعها: فهي تضع شبكتين عصبيتين شبكات عصبية مختلفة ضد بعضها البعض في لعبة تنافسية مستمرة. تمكّن هذه العملية التنافسية النظام من إنتاج محتوى اصطناعي واقعي للغاية تتراوح بين الصور الواقعية والفن والصوت والنماذج الصوتية وثلاثية الأبعاد، مما يجعلها حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث.

كيف تعمل شبكات GAN

تتكون بنية شبكة GAN من مكونين أساسيين: المولد و والمميز. يتم تدريب هاتين الشبكتين في وقت واحد في لعبة محصلتها صفر، حيث يكون ربح أحد الوكيلين مكسب أحد الوكلاء هو خسارة الآخر.

1. المولد: تعمل هذه الشبكة بمثابة "المزور". تأخذ ضوضاء عشوائية كمدخلات وتحاول توليد بيانات - مثل صورة وجه - تبدو أصلية. هدفها هو إنشاء بيانات اصطناعية مقنعة بما يكفي لخداع أداة المميّز.
2. المميّز: تعمل هذه الشبكة بمثابة "المحقق". يتلقى كلاً من العينات الحقيقية من بيانات التدريب وعينات مزيفة من المولد. هدفها هو classify المدخلات بشكل صحيح إما حقيقية أو مزيفة.

أثناء عملية التدريب، يتحسن المولد من خلال تعلم كيفية خداع أداة التمييز، بينما تتحسن أداة التمييز يتحسن في تمييز الحقيقي من المزيف. من الناحية المثالية، تستمر هذه الحلقة حتى يصل النظام إلى توازن ناش، حيث تكون البيانات التي تم إنشاؤها التي لا يمكن تمييزها عن البيانات الحقيقية، ويخمن المميّز بنسبة 50% من الثقة من الثقة.

تطبيقات واقعية

لقد تجاوزت شبكات GAN حدود البحث النظري إلى تطبيقات عملية مؤثرة في مختلف الصناعات.

• زيادة البيانات للرؤية الحاسوبية: في السيناريوهات التي تكون فيها البيانات شحيحة، يمكن لشبكات GANs توليد أمثلة تدريب متنوعة متنوعة. على سبيل المثال، في الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، تُنشئ شبكات GAN صورًا طبية اصطناعية لتدريب النماذج التشخيصية دون المساس بخصوصية المريض. وبالمثل، فهي تساعد في تحسين نماذج الكشف عن الأشياء من خلال توليد سيناريوهات نادرة، مثل حوادث للمركبات ذاتية القيادة، مما يضمن مستعدة للحالات النادرة.
• الاستحالة الفائقة واستعادة الصور: تُستخدم شبكات GAN على نطاق واسع لترقية الوسائط منخفضة الدقة. تستخدم تقنيات مثل DLSS منNVIDIA مفاهيم مشابهة لشبكات GAN لعرض ألعاب الفيديو بدقة أعلى. في التصوير الفوتوغرافي, يمكن لشبكات GAN فائقة الدقة استعادة الصور القديمة والمحببة إلى صور حادة وعالية الجودة.
• نقل النمط والفن: يمكن للأدوات نقل النمط الفني لصورة إلى أخرى (على سبيل المثال، جعل صورة تبدو مثل لوحة فان جوخ). هذه القدرة الإبداعية هي أيضًا المحرك وراء العديد من التزييف العميق والمؤثرات الافتراضية.

شبكات الشبكة العالمية مقابل نماذج الانتشار

على الرغم من أن كلاهما تقنية توليدية، إلا أنه من المهم التمييز بين شبكات GAN و نماذج الانتشار (مثل تلك التي التي تشغل الانتشار المستقر).

• شبكات GAN: توليد البيانات في مسار واحد (أو خطوات قليلة) من خلال المولد. وهي بشكل عام أسرع في الاستدلال ولكن قد يكون من الصعب التدريب بسبب مشاكل عدم الاستقرار مثل انهيار الوضع، حيث ينتج المولد ينتج أنواعًا محدودة من المخرجات.
• نماذج الانتشار: توليد البيانات عن طريق إزالة الضوضاء بشكل متكرر من إشارة عشوائية. غالباً ما تنتج نتائج أعلى جودة وأكثر تنوعًا وأكثر استقرارًا أثناء التدريب، ولكنها تتطلب عادةً المزيد من قوة حسابية ووقتًا أكبر لتوليد صورة واحدة.

تعريف مولد في PyTorch

في حين أن المكتبات مثل ultralytics التركيز على المهام التمييزية مثل الكشف مع YOLO11فإن فهم بنية مولد شبكة GAN هو مفيد. يوجد أدناه نموذج بسيط PyTorch مثال على مولد المصمم لإنشاء بيانات من متجه ضوضاء كامن.

import torch
import torch.nn as nn


class SimpleGenerator(nn.Module):
    """A basic GAN Generator that upsamples a noise vector into an image."""

    def __init__(self, latent_dim=100, img_shape=(1, 28, 28)):
        super().__init__()
        self.img_shape = img_shape
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, 128),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Linear(128, int(torch.prod(torch.tensor(img_shape)))),
            nn.Tanh(),  # Normalizes output to [-1, 1] range
        )

    def forward(self, z):
        img = self.model(z)
        return img.view(img.size(0), *self.img_shape)


# Example: Create a generator and produce a dummy image from random noise
generator = SimpleGenerator()
random_noise = torch.randn(1, 100)  # Batch of 1, 100-dim noise vector
generated_img = generator(random_noise)
print(f"Generated image shape: {generated_img.shape}")

الأهمية في التعلم الآلي

كان ظهور شبكات GAN بمثابة تحول من التعلم التعلّم تحت الإشراف، والذي يتطلب إلى قدرات غير خاضعة للإشراف حيث تفهم النماذج البنية الأساسية للبيانات. من خلال الاستفادة من التكاثر العكسي بفعالية في بيئة تنافسية تسمح شبكات GAN للباحثين بنمذجة التوزيعات المعقدة. وقد حفزت هذه القدرة على تجميع الواقع مناقشات حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا فيما يتعلق الأصالة والتضليل، مما جعلها من أكثر المواضيع التي نوقشت في مجال التعلّم العميق اليوم.