В этом разделе мы рассмотрим основные типы генеративных моделей, которые широко используются в современных генеративных алгоритмах. Включены генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE), автокодировщики и потоковые модели. Каждый из этих типов моделей имеет свои особенности и применяется в различных областях.
- Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN - это одна из наиболее популярных и успешных генеративных моделей. Она состоит из двух компонентов: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые примеры данных, а дискриминатор оценивает, насколько эти примеры выглядят реалистично. Обучение GAN основано на соперничестве между генератором и дискриминатором, где генератор стремится создать более реалистичные данные, а дискриминатор учится правильно классифицировать сгенерированные и реальные данные. GAN широко используются для генерации фотореалистичных изображений, создания видео, генерации текста и других типов данных.
- Вариационные автоэнкодеры (VAE): VAE - это вероятностная модель, состоящая из кодировщика и декодировщика. Кодировщик преобразует входные данные в скрытое представление, называемое латентным пространством, а декодировщик восстанавливает данные из этого представления. VAE позволяют генерировать новые примеры, исследуя и манипулируя латентным пространством. Они основаны на байесовском выводе и максимизации нижней границы правдоподобия данных. VAE широко применяются в генерации изображений, генерации текста, а также в области реконструкции и сжатия данных.
- Автокодировщики (AE): автокодировщики - это нейронные сети, состоящие из кодировщика и декодировщика, которые позволяют моделировать автокодирование данных. Автокодировщик обучается восстанавливать входные данные, сжимая их в более компактное представление (кодирование) и затем декодируя их обратно в исходные данные. AE также могут быть использованы для генерации новых данных, генерируя примеры из скрытого представления. Они широко применяются в областях, таких как реконструкция изображений, улучшение и синтез данных.
- Потоковые модели: потоковые модели являются относительно новым классом генеративных моделей, которые моделируют преобразование данных с помощью непрерывных функций. Они могут быть использованы для генерации новых данных, применяя обратное преобразование на сэмплах из пространства низкой размерности. Потоковые модели позволяют генерировать новые данные, сохраняя особенности и структуру исходных данных. Они также обладают преимуществами в области инверсии и интерполяции данных.
Каждый из этих типов генеративных моделей имеет свои преимущества и ограничения, и выбор конкретного типа зависит от контекста и требований задачи. Исследователи и разработчики активно работают над улучшением и комбинированием этих моделей, чтобы достичь более высокой качества генерации данных и расширить возможности их применения.