Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les GANs ou Réseaux Antagonistes Génératifs sont une classe de modèles d'apprentissage profond développée par Ian Goodfellow et ses collègues en 2014. Leur principal objectif est de générer des données synthétiques réalistes qui peuvent tromper un modèle discriminatif.
Les GANs sont composés de deux réseaux neuronaux principaux : Générateur (G) : Ce réseau prend un échantillon aléatoire d'un espace latent (souvent un bruit gaussien) comme entrée et génère des données synthétiques. Par exemple, un générateur peut créer des images réalistes à partir de bruit aléatoire. Discriminateur (D) : Ce réseau reçoit en entrée soit des données réelles soit des données générées par le générateur et tente de distinguer entre les deux. Il renvoie une probabilité indiquant si les données proviennent du jeu de données réel ou du générateur.
Ces deux réseaux sont entraînés simultanément dans un jeu à somme nulle: Le générateur essaie d'améliorer sa capacité à créer des données qui semblent réelles. Le discriminateur s'efforce de distinguer de manière plus précise les données réelles des données générées.
L'entraînement des GANs se fait par le biais d'un processus itératif: 1. Phase d'entraînement du Discriminateur : Le discriminateur est mis à jour pour mieux distinguer les vraies données des données produites par le générateur. 2. Phase d'entraînement du Générateur : Le générateur est mis à jour pour produire des données plus réalistes à partir du feedback du discriminateur.
Les GANs sont particulièrement puissants pour générer des données synthétiques réalistes, comme des images ou des vidéos. Ils ont trouvé de nombreuses applications innovantes, de la création de personnages de jeux vidéo à la génération d'œuvres d'art.
Cependant, l'entraînement des GANs peut être difficile. Les principaux défis incluent : Effondrement de mode : Le générateur peut commencer à produire des données très similaires, manquant de diversité. Équilibre délicat : L'entraînement nécessite un équilibre précis entre le générateur et le discriminateur, sinon un des réseaux peut surpasser l'autre.
En résumé, les GANs sont un outil révolutionnaire dans le domaine de l'apprentissage profond pour la génération de données synthétiques. Leur conception antagoniste permet de pousser les générateurs à produire des données de très haute qualité.