شبكة الخصومة التوليدية (GAN)

كيف تعمل شبكات GANs

الفكرة الأساسية وراء شبكة GAN هي تدريب نموذجين في وقت واحد في لعبة محصلتها صفر.

1. المولد: تتمثل مهمة هذه الشبكة في إنشاء بيانات مزيفة. فهي تأخذ ضوضاء عشوائية كمدخلات وتحاول تحويلها إلى عينة تبدو وكأنها قد تكون من بيانات التدريب الأصلية. على سبيل المثال، قد تحاول الشبكة توليد صورة واقعية لوجه بشري.
2. المميّز: تعمل هذه الشبكة كناقد أو محقق. ويتمثل هدفها في التمييز بين البيانات الحقيقية (من مجموعة التدريب) والبيانات المزيفة التي ينتجها المولد. يُخرج المميّز احتمالاً يشير إلى مدى احتمال اعتقاده بأن عينة المدخلات حقيقية.

أثناء التدريب، يحاول المولد باستمرار أن يتحسن في خداع أداة التمييز، بينما تعمل أداة التمييز على تحسين قدرتها على اكتشاف التزييف. تستمر عملية الخصومة هذه، مدفوعةً بالتكاثر العكسي، حتى ينتج المولد عينات مقنعة للغاية بحيث لا يستطيع المميّز تمييزها عن البيانات الحقيقية، مما يحقق حالة تُعرف باسم توازن ناش.

التطبيقات الواقعية

أتاحت شبكات GAN مجموعة واسعة من التطبيقات المبتكرة في مختلف الصناعات.

• توليدالبيانات الاصطناعية: أحد أهم استخدامات شبكات GAN هو إنشاء بيانات اصطناعية عالية الجودة لزيادة مجموعات البيانات الحقيقية. على سبيل المثال، في مجال تطوير المركبات ذاتية القيادة، يمكن لشبكات GAN توليد مشاهد واقعية للطرق، بما في ذلك السيناريوهات النادرة والخطيرة التي يصعب التقاطها في العالم الحقيقي. يساعد ذلك في تحسين متانة نماذج اكتشاف الأجسام مثل Ultralytics YOLO11 دون الحاجة إلى جمع بيانات واقعية واسعة النطاق.
• توليد الصور والفنون: تشتهر شبكات GAN بقدرتها على إنشاء صور جديدة وواقعية. يمكن لمشاريع مثل StyleGAN من NVIDIA توليد وجوه بشرية مفصلة بشكل لا يصدق لأشخاص غير موجودين. تُستخدم هذه التقنية أيضًا في الفن، مما يمكّن الفنانين من ابتكار قطع فنية فريدة من نوعها، وفي الأزياء لتصميم أنماط جديدة من الملابس.
• الترجمة من صورة إلى صورة: يمكن لشبكات GAN أن تتعلم التعيينات بين مجالات مختلفة من الصور. على سبيل المثال، يمكن تدريب النموذج على تحويل صورة قمر صناعي إلى خريطة، أو تحويل رسم تخطيطي إلى صورة واقعية، أو تحويل الصور النهارية إلى مشاهد ليلية.
• شيخوخة الوجه وتحريره: تستخدم التطبيقات شبكة GANs للتنبؤ بشكل واقعي بكيفية تقدم وجه الشخص في العمر بمرور الوقت أو لإجراء تعديلات مثل تغيير لون الشعر أو إضافة ابتسامة أو تغيير تعابير الوجه، وهو ما له تطبيقات في مجال الترفيه والطب الشرعي.

شبكات GANs مقابل النماذج التوليدية الأخرى

تُعد شبكات GAN جزءًا من عائلة أوسع من النماذج التوليدية، ولكن لها خصائص مميزة.

• نماذج الانتشار: عادةً ما توفر نماذج الانتشار، مثل تلك التي تقف وراء الانتشار المستقر، تدريبًا أكثر استقرارًا ويمكن أن تنتج عينات أعلى جودة وأكثر تنوعًا من شبكات الشبكة العالمية. ومع ذلك، غالبًا ما يأتي ذلك على حساب بطء زمن الاستجابة للاستدلال.
• المشفرات التلقائية: تعد أجهزة الترميز التلقائي التغييري (VAEs) نوعًا آخر من النماذج التوليدية. وفي حين أن كلاً من شبكات الشبكات الشبكية العامة وشبكات VAEs تولد البيانات، فإن شبكات GAN معروفة بإنتاج مخرجات أكثر وضوحاً وواقعية، في حين أن VAEs غالباً ما تكون أفضل في إنشاء فضاء كامن منظم وقابل للتفسير.

التحديات والتطورات

قد يكون تدريب شبكات GAN صعبة للغاية بسبب العديد من التحديات:

• انهيار الوضع: يحدث هذا عندما يعثر المولد على عدد قليل من المخرجات الفعالة للغاية في خداع أداة التمييز ولا ينتج سوى تلك الاختلافات المحدودة، ويفشل في التقاط التنوع الكامل لبيانات التدريب. استكشف الباحثون في Google هذه المشكلة بعمق.
• عدم استقرار التدريب: يمكن أن تؤدي الطبيعة التنافسية لشبكات GAN إلى تدريب غير مستقر حيث لا تتقارب الشبكتان بسلاسة. يمكن أن يحدث هذا بسبب مشاكل مثل مشكلة تلاشي التدرج.
• صعوبات التقييم: القياس الكمي لجودة وتنوع العينات المولدة ليس بالأمر الهيّن. تُستخدم مقاييس مثل درجة الاستهلال (IS) ومسافة الاستهلال (FID) في فريشيه (FID) ، ولكن لها حدودها.

وللتغلب على هذه المشكلات، طوّر الباحثون العديد من متغيرات شبكات GAN، مثل شبكات Wasserstein GANs(WGANs) لتحسين الاستقرار وشبكات GAN الشرطية(cGANs)، والتي تسمح بتوليد أكثر تحكمًا. لا يزال تطوير شبكات GANs مجالًا نشطًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي، مع وجود أدوات قوية في أطر عمل مثل PyTorch و TensorFlow مما يجعلها في متناول المطورين. ولإدارة سير عمل التعلم الآلي الأوسع، يمكن لمنصات مثل Ultralytics HUB المساعدة في تبسيط إدارة البيانات ونشر النماذج.