Wasserstein GAN (WGAN) es un tipo de GAN que utiliza la distancia Wasserstein para entrenar el generador y el discriminador. La distancia de Wasserstein es una métrica de distancia que mide la "distancia de movimiento de tierra" entre dos distribuciones de probabilidad. Esta métrica de distancia se utiliza a menudo en campos como la visión por ordenador y el procesamiento de imágenes, donde se utiliza para medir la similitud entre dos imágenes.
Los WGANs han demostrado ser más estables y eficientes que otros tipos de GANs, y producir resultados de mayor calidad.
¿Qué es un CycleGAN?
CycleGAN es un tipo de red generativa adversarial (GAN) utilizada para la traducción de imagen a imagen. CycleGAN fue descrito por primera vez en el artículo "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks" de Jun-Yan Zhu, et al.
CycleGAN es capaz de aprender a traducir entre dos dominios de imagen diferentes, X e Y, sin requerir pares de imágenes correspondientes. Por ejemplo, CycleGAN podría utilizarse para aprender a traducir entre fotografías de manzanas y naranjas, incluso si no hay pares de imágenes correspondientes (por ejemplo, una foto de una manzana junto a una foto de una naranja).
La idea clave de CycleGAN es utilizar dos GANs, uno para cada dominio de imagen, para aprender a traducir entre los dos dominios. Los dos GAN se entrenan juntos en un ciclo, de manera que la salida de un GAN (por ejemplo, el GAN de manzana a naranja) se utiliza como entrada para el otro GAN (el GAN de naranja a manzana), y viceversa. Este ciclo se repite hasta que los dos GANs convergen a un punto donde son capaces de generar traducciones plausibles en ambas direcciones.
CycleGAN se ha utilizado para una variedad de tareas de traducción de imagen a imagen, incluyendo la traducción entre diferentes estilos de obras de arte, la traducción entre fotografías y bocetos, y la traducción entre diferentes estaciones.
¿Qué es un Wgan?
Una Wgan es un tipo de Red Generativa Adversarial (GAN) que fue propuesta en el artículo Wasserstein GAN por Martin Arjovsky, Soumith Chintala y Léon Bottou.
La idea principal de una GAN es entrenar una red generadora para que genere muestras que se acerquen lo más posible a la distribución real de los datos, utilizando una red crítica como guía. La red crítica se entrena para distinguir entre las muestras reales y las generadas, y la red generadora se entrena para engañar al crítico.
El proceso de entrenamiento de una Wgan es similar al de una GAN normal, pero con algunas diferencias clave. En primer lugar, la red crítica se entrena para minimizar una métrica de distancia llamada distancia de Wasserstein, en lugar de la función de pérdida habitual utilizada en las GAN (que se basa en la divergencia de Kullback-Leibler).
En segundo lugar, la red crítica no puede tener ninguna capa oculta con más de 5 neuronas. Esta restricción es necesaria para evitar que el crítico se vuelva demasiado poderoso y domine el proceso de entrenamiento.
En tercer lugar, los pesos de las redes generadora y crítica se actualizan después de cada lote de datos, en lugar de después de cada época. Esto permite que el proceso de entrenamiento converja más rápidamente.
En general, la arquitectura Wgan es más simple y eficiente que la arquitectura GAN tradicional, y se ha demostrado que produce mejores resultados en términos de calidad de la muestra y estabilidad del entrenamiento.
¿Qué causa el colapso de modo en Gans?
Hay muchas causas potenciales de colapso de modo en GANs. Algunas de las más comunes son:
-Arquitecturas mal diseñadas: Si las arquitecturas del generador y del discriminador no están bien diseñadas, puede producirse un colapso de modo. Por ejemplo, si el generador sólo tiene unas pocas capas, puede no ser capaz de generar la variedad de imágenes necesarias para engañar al discriminador.
Falta de datos: Si los datos de entrenamiento son demasiado pequeños o tienen una variedad demasiado limitada, puede producirse un colapso del modo. El generador necesita suficientes datos para aprender la distribución subyacente de los datos y así poder generar nuevas imágenes lo suficientemente realistas como para engañar al discriminador.
Función de pérdida: Si la función de pérdida no está bien diseñada, puede producirse un colapso de modo. Por ejemplo, si la función de pérdida no anima al generador a producir una variedad de imágenes, puede producirse un colapso de modo.
Procedimiento de entrenamiento: Si el procedimiento de entrenamiento no está bien diseñado, puede producirse un colapso de modo. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento no se barajan adecuadamente, puede producirse un colapso de modo.
¿Es la GAN inteligencia artificial?
Los GAN son un subconjunto de la inteligencia artificial, concretamente del aprendizaje automático. Se utilizan para generar nuevos datos a partir de conjuntos de datos existentes, proceso conocido como "modelado generativo". Para ello, se entrena una Red Generativa Adversarial, o GAN, en un conjunto de datos. La GAN aprende entonces a generar nuevos datos que son similares a los datos en los que fue entrenada.
Las GAN son una poderosa herramienta de inteligencia artificial y se han utilizado para tareas como la generación de nuevas imágenes desde cero, la mejora de la resolución de imágenes y la creación de imágenes fotorrealistas a partir de descripciones textuales.