Mạng GAN là gì? Tìm hiểu về mạng đối nghịch tạo sinh GAN

Kỷ nguyên số hóa hiện nay đánh dấu sự vươn lên mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) khẳng định tầm ảnh hưởng lớn trên nhiều lĩnh vực. Nổi bật trong số đó là mạng GAN, một bước đột phá đáng chú ý. Vậy mạng GAN là gì? Cách thức hoạt động của mạng này như thế nào? Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu chi tiết hơn thông qua bài viết sau đây.

Mạng GAN là gì?

Mạng GAN (Generative Adversarial Networks) là một kiến trúc học sâu được phát triển để tạo ra dữ liệu mới có tính xác thực cao từ một tập dữ liệu đã cho. Được giới thiệu lần đầu bởi Ian Goodfellow vào năm 2014, GAN hoạt động dựa trên nguyên lý của trò chơi đối kháng giữa hai mạng nơ-ron là Generator (Bộ tạo sinh) và Discriminator (Bộ phân biệt).

Phân loại mạng GAN

Mạng GAN có nhiều biến thể khác nhau, mỗi loại được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể trong việc tạo ra dữ liệu. Dưới đây là một số loại mạng GAN phổ biến thường được sử dụng:

GAN đơn thuần

Đây là mô hình GAN cơ bản nhất, bao gồm hai phần chính là Generator (Bộ tạo sinh) và Discriminator (Bộ phân biệt). Generator nhận dữ liệu ngẫu nhiên, tạo ra dữ liệu mới, trong khi Discriminator cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thật và dữ liệu giả. Mô hình này thường được sử dụng cho các tác vụ cơ bản trong việc tạo ra dữ liệu mới.

GAN có điều kiện (cGAN)

Mạng GAN này cho phép người dùng cung cấp thêm thông tin điều kiện để tạo ra được dữ liệu có mục tiêu cụ thể. Ví dụ, nếu muốn tạo hình ảnh con mèo, người dùng có thể cung cấp nhãn “mèo” để hướng dẫn quá trình tạo ra dữ liệu.

GAN tích chập sâu (DCGAN)

GAN tích chập sâu sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tích chập để xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả hơn, nhờ vậy có thể tối ưu khả năng tạo và phân biệt hình ảnh, đồng thời cải thiện tính ổn định trong quá trình huấn luyện và chất lượng của hình ảnh được tạo ra.

GAN siêu phân giải (SRGAN)

GAN siêu phân giải tập trung vào việc nâng cao độ phân giải của hình ảnh từ các phiên bản có độ phân giải thấp, cải thiện chất lượng và chi tiết hình ảnh, phù hợp với các ứng dụng cần hình ảnh sắc nét.

Các trường hợp sử dụng mạng GAN

Hiện nay, mạng GAN đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cụ thể như:

– Tạo hình ảnh: GAN có thể tạo hình ảnh chân thực từ văn bản hoặc chỉnh sửa hình ảnh sẵn có, ứng dụng hiệu quả trong thiết kế, quảng cáo và trò chơi điện tử. Công nghệ này còn hỗ trợ nâng cấp độ phân giải, chuyển ảnh đen trắng thành ảnh màu và tạo khuôn mặt, nhân vật hay động vật tự nhiên cho hoạt hình và video.

– Tăng cường dữ liệu đào tạo: Trong lĩnh vực máy học, GAN hỗ trợ tăng cường dữ liệu bằng cách tạo các tập dữ liệu tổng hợp, giúp mở rộng và cải thiện chất lượng tập dữ liệu hiện có, đảm bảo các thuộc tính tương tự như dữ liệu thực tế ban đầu.

– Hoàn thiện dữ liệu bị thiếu: GAN có thể dự đoán và bổ sung thông tin còn thiếu trong các tập dữ liệu, giúp cho dữ liệu luôn đảm bảo đầy đủ và chính xác hơn.

– Tạo mô hình 3D từ dữ liệu 2D: GAN có khả năng tạo ra các mô hình 3D từ dữ liệu 2D, ứng dụng hiệu quả trong y tế để tạo ra hình ảnh mô phỏng cho các kế hoạch phẫu thuật.

Cách thức hoạt động của mạng GAN

Về mặt kỹ thuật, cách thức hoạt động của mạng GAN diễn ra như sau:

– Mạng nơ-ron của bộ tạo sinh (Generator) phân tích tập dữ liệu huấn luyện để nhận dạng các đặc trưng.

– Mạng nơ-ron bộ phân biệt (Discriminator) cũng đánh giá dữ liệu gốc và phân loại các đặc trưng một cách độc lập.

– Mạng tạo sinh điều chỉnh một số đặc trưng bằng cách thêm nhiễu hoặc thay đổi ngẫu nhiên vào dữ liệu.

– Dữ liệu đã chỉnh sửa được gửi đến mạng phân biệt để đánh giá.

– Mạng phân biệt kiểm tra xem dữ liệu tạo ra có phù hợp với tập dữ liệu ban đầu hay không.

– Dựa trên kết quả, mạng phân biệt hướng dẫn mạng tạo sinh điều chỉnh mức độ nhiễu trong chu kỳ tiếp theo.

Trong suốt quá trình hoạt động, mạng tạo sinh sẽ cố gắng tối ưu hoá xác suất lỗi của mạng phân biệt, trong khi mạng phân biệt tập trung giảm thiểu lỗi. Qua các vòng lặp đào tạo, hai mạng nơ-ron không ngừng cải thiện và cạnh tranh lẫn nhau cho đến khi đạt trạng thái cân bằng, nơi mạng phân biệt không còn phân biệt được dữ liệu tổng hợp. Khi đó, quá trình đào tạo hoàn tất.