Reti generative avversarie (GAN)
Una delle principali applicazioni del Deep Learning che sta prendendo piede negli ultimi anni è quella delle Reti Generative Avversarie (GAN), reti neurali artificiali impiegate per generare dei nuovi contenuti a partire da quelli esistenti, operazione di imitazione che solitamente è affidata ad una persona.
Cosa è una GAN?
Le GAN (Generative Adversarial Network o Reti Generative Avversarie) sono due reti neurali, scoperte da Ian J. Goodfellow nel 2014, che costituiscono un sistema di apprendimento automatico, ossia una serie di automatismi che consentono a una macchina intelligente di migliorare le proprie abilità.
Ma qual è la particolarità di questo sistema?
Il punto di forza di questo sistema è il fatto di essere composto da due reti neurali, un generatore e un discriminatore, in competizione tra di loro, che consentono di generare un elemento in uscita il più fedele possibile a quello che gli abbiamo fornito in ingresso.
Come funzionano le GAN?
Il compito di queste reti è quello di creare un’imitazione, per questo, vengono fornite loro una serie di elementi esempio (training set) da cui estrapolare le caratteristiche principali. Successivamente, sulla base di queste ultime, il generatore crea un elemento nuovo (sintetico) con le caratteristiche ricorrenti di quelle apprese durante l'addestramento. A questo punto il discriminatore valuta se l’operato della rete avversaria rispetta le caratteristiche degli elementi esempio iniziali. Questo duplice lavoro garantisce il raggiungimento di un prodotto finale simile agli elementi di partenza.
Quali sono le applicazioni delle GAN?
Le GAN hanno iniziato ad essere utilizzate maggiormente e con più attenzione in seguito alla creazione della famosa opera d’arte del 2018 **Edmond de Belamy,** in seguito alla quale hanno ottenuto più attenzione da parte di studiosi e ricercatori.
Negli anni successivi questa tecnologia è stata applicata a molti ambiti a cui non avresti mai pensato, come quello della musica,** dell’arte, del miglioramento di immagini, generazione di testo, previsioni meteo, etc
Grazie a queste nozioni teoriche ti sarà più semplice capire le applicazioni pratiche che ha l’Intelligenza Artificiale nelle nostre vite
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Referenze:
- Generative Adversarial Networks: il lato creativo dell’apprendimento automatico, Digital Guide INOS, 2020
Immagini:
- Daniele Moltisanti, Master Thesis “Riconoscimento di anomalie con Ganomaly : patch-wise analysis e transfer learning”, Brescia, 2020
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