ภาพรวมของโครงสร้าง GAN

เครือข่ายหน่วยโฆษณา (GAN) ทั่วไป ประกอบด้วย 2 ส่วนต่อไปนี้

• เครื่องมือสร้าง เรียนรู้วิธีสร้างข้อมูลที่เป็นไปได้ อินสแตนซ์ที่สร้างขึ้นจะกลายเป็นตัวอย่างการฝึกเชิงลบสําหรับการเลือกปฏิบัติ
• เครื่องมือแบ่งแยกเรียนรู้วิธีแยกแยะข้อมูลปลอมของโปรแกรมสร้างจากข้อมูลจริง การเลือกปฏิบัติจะให้โทษแก่โปรแกรมสร้างผลผลิตที่ไม่น่าเชื่อถือ

เมื่อเริ่มการฝึก โปรแกรมสร้างจะผลิตข้อมูลปลอมอย่างชัดเจน และหน่วยวัดคุณภาพจะเรียนรู้ที่จะบอกว่าเป็นของปลอมได้อย่างรวดเร็ว

เมื่อการฝึกดําเนินไป โปรแกรมจะทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการผลิตเอาต์พุตที่ช่วยแบ่งแยก

สุดท้าย หากการฝึกของโปรแกรมสร้างทํางานได้ดี เครื่องมือแบ่งแยกจะแยกแยะความแตกต่างระหว่างการใช้งานจริงกับของปลอมได้ยากกว่า ระบบจะเริ่มแยกข้อมูลปลอมเป็นของจริง และความถูกต้องจะลดลง

'นี่คือภาพรวมของระบบทั้งหมด:

ทั้งเครื่องปั่นไฟและเครื่องกีดขวางเป็นโครงข่ายระบบประสาทเทียม เอาต์พุตของโปรแกรมสร้างจะเชื่อมต่อกับอินพุตตัวแยกโดยตรง การแยกประเภทและการเลือกไม่แบ่งประเภทจะกระจายสัญญาณที่โปรแกรมสร้างใช้เพื่ออัปเดตน้ําหนักผ่านการขยายกลับ

มาอธิบายรายละเอียดของระบบนี้กัน