Formación Generativa Adversarial (Generative Adversarial Training) o entrenamiento generativo adversarial es una técnica de aprendizaje en inteligencia artificial.
Principalmente en el ámbito de redes neuronales profundas.
Utilizan redes generativas adversariales conocidas como GANs (Generative Adversarial Networks).
Fue introducido en 2014 por Ian Goodfellow y su equipo.
Desde entonces ha sido fundamental en el desarrollo de aplicaciones.
De generación de imágenes, video, audio y otros tipos de datos.
¿Qué es la Formación Generativa Adversarial?
La formación generativa adversarial es un proceso de entrenamiento.
En el que dos redes neuronales compiten entre sí.
En un marco de juego de suma cero
Generador (G)
Este modelo tiene la tarea de crear datos sintéticos.
Imitan los datos reales de entrada.
El generador toma un ruido aleatorio como entrada.
Y lo transforma en datos como una imagen.
De manera que el resultado sea lo más parecido posible a los datos reales.
Discriminador (D)
Esta red tiene la tarea de distinguir entre datos reales.
Extraídos del conjunto de datos originales.
Y datos falsos o sintéticos generados por el generador.
El discriminador aprende a identificar características de los datos reales.
De los datos falsos con el objetivo de clasificar correctamente ambos tipos.
La interacción entre el generador y el discriminador impulsa una mejora continua de ambos.
A medida que el discriminador se vuelve más hábil en distinguir datos reales de falsos.
El generador mejora su capacidad de engañarlo.
Produciendo datos que se asemejan más a los reales.
El objetivo final es que el generador produzca datos.
Tan convincentes que el discriminador no pueda diferenciarlos de los reales.
Funcionamiento del Entrenamiento Generativo Adversarial
El proceso de formación generativa adversarial se basa en una dinámica de competición entre ambas redes.
Inicialización
Se inicializan tanto el generador como el discriminador con pesos aleatorios.
Generación de datos falsos
El generador toma una entrada aleatoria.
Normalmente un vector de ruido y produce datos sintéticos.
Una imagen que debería parecerse a las imágenes reales.
En el conjunto de entrenamiento.
Evaluación del discriminador
El discriminador evalúa tanto los datos reales del conjunto de entrenamiento.
Como los datos sintéticos generados.
Luego intenta clasificar cada entrada como real o falsa.
Actualización de los modelos
Se actualizan los parámetros del discriminador (D).
Para mejorar su capacidad de diferenciar entre datos reales y generados.
Esto se realiza calculando y minimizando la pérdida del discriminador.
Se entrena el generador (G) usando la retropropagación a través del discriminador.
El objetivo es ajustar los parámetros del generador.
Para maximizar las probabilidades de que el discriminador clasifique.
Incorrectamente los datos generados como reales.
Iteración
Los pasos anteriores se repiten durante múltiples épocas de entrenamiento.
El generador se vuelve más efectivo al producir datos sintéticos de alta calidad.
El discriminador se vuelve más competente en su tarea de identificación.
La competencia continúa hasta que el generador crea datos indistinguibles de los reales.
Hasta alcanzar un punto de equilibrio en el que el discriminador ya no mejora.
Función de Costo en la Formación Generativa Adversarial
El proceso de entrenamiento en GANs utiliza una función de costo particular.
Combina los objetivos opuestos del generador y el discriminador.
Matemáticamente este proceso se puede describir como una función minimax de pérdida.
- Des la probabilidad que el discriminador asigna a una muestra realincógnita.
- es una muestra generada por el generador a partir de un ruido.
- representa la distribución de los datos reales, y PAGel es la distribución de ruido de entrada.
El generador intenta minimizar esta función.
Para que el discriminador clasifique los datos generados como reales.
Mientras que el discriminador intenta maximizarla.
Para identificar correctamente los datos reales y generados.
Aplicaciones de la Formación Generativa Adversarial
Las GAN han demostrado ser una herramienta poderosa para una variedad de aplicaciones en IA.
Generación de imágenes realistas
Las GAN se usan para generar imágenes sintéticas que parecen fotos reales.
Se aplican en el arte digital.
La creación de rostros humanos, entre otros.
Aumento de datos (Data Augmentation)
La formación generativa adversarial permite crear datos adicionales.
Para entrenar otros modelos.
Útil en casos con datos limitados.
Como en el ámbito de la medicina.
Conversión de estilo
Las GAN pueden cambiar el estilo de una imagen.
Transformar una foto en una pintura.
Cambiar estaciones en una foto.
Incluso convertir fotos en dibujos animados.
Modelado 3D y diseño asistido
Se emplean en aplicaciones de realidad aumentada y virtual.
Para generar modelos 3D o texturas.
Superresolución de imágenes
Las GAN se utilizan para mejorar la resolución de imágenes de baja calidad.
Restaurando detalles en fotografías antiguas o de baja resolución.
Generación de música y video
Las GANs han avanzado en la generación de secuencias de video.
Animaciones y música que imitan patrones reales.
Ventajas y Desafíos de la Formación Generativa Adversarial
Ventajas
Calidad de generación
Las GAN son capaces de generar datos de alta calidad visual.
Ha hecho posible crear imágenes, video y audio muy realistas.
Innovación en múltiples áreas
Su capacidad de generar contenido nuevo ha impulsado avances.
En áreas como el arte digital.
La creación de contenido multimedia.
La biomedicina y la realidad virtual.
Desafíos
Inestabilidad en el entrenamiento
El entrenamiento de GANs puede ser inestable.
Llevar a problemas como el colapso de modo.
Donde el generador produce un rango limitado de resultados.
Control sobre la salida generada
Debido a la naturaleza del ruido aleatorio en la entrada del generador.
eE control sobre los detalles de la salida generada es limitado.
Dificultad para alcanzar el equilibrio
Encontrar el punto de equilibrio entre el generador y el discriminador puede ser complejo.
Si una de las redes es demasiado fuerte.
El entrenamiento se desequilibra y los resultados pueden ser deficientes.
Ejemplo de aplicación: Generación de Rostros Humanos Sintéticos
Una de las aplicaciones más impresionantes de las GANs es la generación de rostros humanos.
Que parecen completamente reales.
Al entrenar la GAN con millones de imágenes de rostros.
El generador aprende las características de los rostros humanos.
Como la forma de los ojos, la textura de la piel y la estructura de la cara.
Puedes crear nuevos rostros que, aunque son ficticios.
Tienen una apariencia increíblemente realista.
Este tipo de tecnología se utiliza en aplicaciones de entretenimiento.
Publicidad y pruebas de productos.
La formación generativa adversarial ha revolucionado el campo de la inteligencia artificial generativa.
Permitiendo la creación de contenido sintético de alta calidad.
Enfrenta retos en su entrenamiento.
Su capacidad para generar datos realistas y diversas aplicaciones en áreas.
El arte, la medicina y los medios audiovisuales.
La convierten en una de las técnicas más innovadoras en IA.
Las GAN continúan evolucionando y sus versiones avanzadas abren nuevas posibilidades.
Para la creación de contenido y el aprendizaje automático.
