Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les GANs (Generative Adversarial Networks) sont composés de deux réseaux de neurones principaux : le générateur et le discriminateur. Ces deux composants interagissent de manière concurrentielle pour créer des données synthétiques qui ressemblent de manière frappante aux données réelles.
Le générateur est l'élément créatif du GAN. Il prend des vecteurs aléatoires comme entrée et produit des données synthétiques (images, textes, etc.). L'objectif du générateur est de tromper le discriminateur en créant des échantillons qui sont indiscernables des données réelles. Pour cela, le générateur apprend progressivement à travers les rétropropagations des erreurs fournies par le discriminateur. La fonction de perte du générateur est ajustée pour maximiser la probabilité que le discriminateur classe ses sorties synthétiques comme réelles.
Le discriminateur, quant à lui, agit comme un critique. Il évalue les données, qu'elles soient réelles ou générées par le générateur, et décide si elles sont authentiques ou fausses. La tâche principale du discriminateur est de distinguer les données générées des données véritables. Il est ici crucial de noter que le discriminateur est un classificateur binaire, formé pour travailler en synergie avec le générateur. Sa fonction de perte est ajustée pour minimiser le taux de classification incorrecte des échantillons.
Le processus d'entraînement des GANs est un jeu à somme nulle où le gain de l'un est la perte de l'autre. Le générateur et le discriminateur sont mis à jour en alternance, chacun cherchant à améliorer ses propres performances. Le but ultime est d'atteindre un équilibre de Nash où les deux réseaux sont parfaitement équilibrés : le générateur produit des données que le discriminateur ne peut plus distinguer des vraies données.
Maintenir un équilibre entre le générateur et le discriminateur est essentiel pour assurer une progression stable de l'entraînement. Un générateur trop puissant peut dominer le discriminateur, produisant des outputs qui ne sont pas améliorés de manière significative. À l'inverse, un discriminateur trop puissant peut rendre le processus d'entraînement du générateur presque impossible.
En somme, les GANs reposent sur l'interaction habilement orchestrée entre le générateur et le discriminateur. Leur capacité à créer des échantillons de données réalistes en fait une technologie révolutionnaire dans divers domaines, comme la création d'images et de vidéos synthétiques.