GANについて - Speaker Deck

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GANについて 2020.4.17 ITS-LT

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GANとは？敵対的生成ネットワーク（てきたいてきせいせいネットワーク、英: Generative adversarial networks、略称: GANs）は、2014年にイアン・グッドフェローらによって発表された教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種であり、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実装される。 https://ja.wikipedia.org/wiki/敵対的生成ネットワーク

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GANとは？超ざっくりいうと画像などを生成するAIの手法

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GANとは？これとは関係ないです ※プライバシー保護のため、目線を入れさせていただいております

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GANでできること GAN mnist(手書きの数字のデータセット )を使ってGANで生成した画像

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GANでできること Pix2pix Pix2pixを使った画像から画像への変換

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GANでできること CycleGAN CycleGANを使った画像から画像の変換

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GANでできること StackGAN テキスト表現のみを用いて高解像度の画像を生成できる

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GANでできること StyleGAN StyleGANで生成した顔画像

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク Generatorにランダムなノイズを入力する

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク Generatorが画像を生成する

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク Generatorが画像を生成するこの時点でGeneratorは未学習状態なのでまともな画像は出てこない

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク本物のデータと混ぜて Discriminatorに送る

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク ☓ ◯ Discriminatorが真贋を判定する

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク ☓ ◯ Discriminatorが真贋を判定する Discriminatorも未学習なのでまともに判定できない

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク ☓ ◯ 答え合わせ

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク ☓ ◯ 結果をフィードバックする

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク最初に戻る

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GANの仕組みこれを繰り返す

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク相変わらずだめな画像たまたまちょっとだけマシな画像を生成

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク ☓ Discriminatorのほうが先に学習が進むのでちょっとマシな画像にはOKを出す ◯ 相変わらずだめな画像たまたまちょっとだけマシな画像を生成

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク ☓ ◯ Generatorはこちらのほうが答えに近いことを学習する Discriminatorのほうが先に学習が進むのでちょっとマシな画像にはOKを出す

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GANの仕組みまた繰り返す

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク Generatorはだんだん文字っぽいものを生成し始める Discriminatorも少しずつ判定精度が上がり、文字っぽいものを判定できるようになっていく

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GANの仕組みまだまだ繰り返す

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク少しずつ数字に近づいていく Discriminatorは数字っぽいものを判定できるようになる

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GANの仕組みもっと繰り返す

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GANの仕組み画像を生成するニューラルネットワーク画像の真贋を判定するニューラルネットワーク Generatorが実際の手書き文字と区別がつかないものを生成し始める

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まとめ GANの紹介と、初歩的なGANの説明をしました。偽物を作るGenratorとそれを見破るDiscriminatorがお互いに少しずつ成長することで、生成物の精度が上がっていくのがポイントです。昨今話題のディープフェイクや、歌うAIなどもGANの応用で作られています。多分。