Réseaux antagonistes génératifs : Techniques de synthèse de données

Cette séance de cours couvre les principes et les applications des réseaux antagonistes génératifs (GAN) en apprentissage profond. Il commence par un examen des sujets précédents, y compris la manipulation des objets et des modèles incarnés. L'instructeur présente les GAN, expliquant leur rôle dans la synthèse des données à partir du bruit et la traduction des images à travers les domaines. Les concepts clés tels que les rôles de générateur et de discriminateur dans les GAN sont discutés, ainsi que les défis de l'équilibre de leurs performances. La séance de cours se penche sur les types de GAN avancés, y compris les GAN conditionnels, les GAN de classificateur auxiliaire et les InfoGAN, mettant en évidence leurs caractéristiques et applications uniques. La distance de Wasserstein est présentée comme une mesure permettant d'évaluer la performance du GAN, soulignant ses avantages en termes de stabilité de l'entraînement. La session comprend également des exemples pratiques d'applications GAN, telles que Pix2Pix et StyleGAN, mettant en valeur leurs capacités à générer des images de haute qualité. La séance de cours se termine par une discussion sur les propriétés souhaitables des données synthétiques et l'importance des mesures d'évaluation dans l'évaluation de l'efficacité des GAN.