Нейросеть генерирует картинку, используя глубокий обучающий алгоритм, называемый генеративно-состязательной сетью (GAN). GAN состоит из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора.
Генератор создает изображения путем обучения на наборе изображений. Он начинает с генерации случайного шума и проходит через несколько слоев свертки, увеличивая сложность и структуру изображения. Генератор старается создать изображение, которое похоже на изображения из тренировочного набора.
Дискриминатор, с другой стороны, обучен отличать настоящие изображения от сгенерированных генератором. Он также проходит через несколько слоев свертки, чтобы изучить структуру изображений. Дискриминатор старается различать настоящие изображения от сгенерированных генератором.
В процессе обучения генератор и дискриминатор взаимодействуют в состязании, где генератор старается обмануть дискриминатор, а дискриминатор старается обнаружить, что изображение сгенерировано. Этот процесс повторяется многократно, пока генератор не достигнет достаточно высокой точности в создании изображений.
Когда генератор достигает достаточно высокой точности в создании изображений, он может быть использован для генерации новых изображений. Эти изображения могут быть использованы в различных областях, таких как искусство, медицина и наука.
Некоторые примеры использования генеративно-состязательных сетей включают создание новых произведений искусства, включая живопись и музыку, а также использование в медицинских и научных исследованиях. Например, GAN может быть использован для генерации изображений, которые помогут медицинским работникам диагностировать заболевания, такие как рак.
Область генеративно-состязательных сетей продолжает развиваться, и будущие применения этой технологии, вероятно, будут удивительными.
