近兩年,在學(xué)術(shù)領(lǐng)域引起世界范圍熱切關(guān)注的,當(dāng)屬2016年AlphaGo大戰(zhàn)李世石,以及隨后AlphaGo與柯潔的人機大戰(zhàn)。對這場圍棋賽事的直播、解說、討論熱度等都絲毫不亞于今日大家對世界杯的關(guān)注。
正當(dāng)人們都在驚嘆AlphaGo的強大,甚至柯潔本人都感嘆“AlphaGo實在太完美”的時候,人工智能的腳步卻絲毫沒有逗留。很快,計算機可以自己作詩、畫畫、甚至寫樂譜了,而且寫出來的詩作、畫作、樂譜都被認為“挺像樣的”;越來越多的“語音助手”,被用于車載導(dǎo)航、電腦和手機的使用;人臉識別技術(shù)幾乎無所不在:機場、火車站、無人超市,甚至擴展到了豬/牛臉識別,用來判斷它們是否生病等。
除了學(xué)術(shù)界的相關(guān)研究進行的如火如荼外,各大知名企業(yè)也看到了人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展,紛紛投入大量人力物力鞏固加強自身的人工智能技術(shù)水平。比如,F(xiàn)aceBook、谷歌等比以往更加頻繁的出現(xiàn)在學(xué)術(shù)論文作者的單位列表里,并不斷推出讓人驚詫的新應(yīng)用;BATJ紛紛成立或壯大自己的AI Lab,使自己不落伍于這人工智能的時代!
AI時代的寵兒
在琳瑯滿目的各類人工智能技術(shù)中,有這樣一項技術(shù),它的提出者被認為是“一個給予機器想象力的人”;這項技術(shù)被泰斗級人物Yann LeCun稱為是“近 20 年來深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域誕生的最酷想法”;被《麻省理工科技評論》認為是 2018 年“全球十大突破性技術(shù)”(10 Breakthrough Technologies)之一;被美國國防部高級研究計劃局 (DefenseAdvanced Research Projects Agency,DARPA)資助因這項技術(shù)引發(fā)的一項競賽.....備受關(guān)注的這項技術(shù)就是GAN:Generative Adversarial Nets,生成式對抗網(wǎng)絡(luò)。
2014年提出的GAN,在2016年開始受到大規(guī)模關(guān)注。它一方面將產(chǎn)生式模型拉回到了一直由判別式模型稱霸的AI競技場,引起了學(xué)者甚至大眾對產(chǎn)生式模型的研究興趣,同時也將對抗訓(xùn)練從常規(guī)的游戲競技領(lǐng)域引到了更一般領(lǐng)域,引起了從學(xué)術(shù)界到工業(yè)界的普遍關(guān)注。谷歌、Facebook、Twitter、蘋果等眾多工業(yè)界AI相關(guān)的公司也都陸續(xù)公開了許多基于GAN的相關(guān)研究成果。
那么,這項技術(shù)可以用來做什么呢?
GAN的典型應(yīng)用
圖1的兩個視頻,一個是真實視頻,一個是改進后的GAN產(chǎn)生出的合成假視頻,你能分的出真假嗎?
圖1
圖2中,可以將黑白圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像、將航拍圖像變成地圖形式、將白天的照片轉(zhuǎn)換為黑夜的照片、甚至可以根據(jù)物體的輪廓、邊緣信息,來生成實體包包的形式;
圖2 GAN的部分應(yīng)用示例
圖3中,可以用GAN來對人臉的某一種屬性進行單獨編輯和操作;
圖3. GAN改進版的人臉屬性編輯
圖4中列出的高清圖像也都是由改進后的GAN自動生成的。這一點打破了許多人認為生成式模型GAN無法自動生成高清分辨率的圖像的局限性的設(shè)想。
圖4. 高清圖像生成
另外,通過GAN可以實現(xiàn)人臉風(fēng)格轉(zhuǎn)換、圖像去馬賽克、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換等,如圖5、6、 7所示。
圖5. 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
圖6. 去馬賽克
圖7. 圖像-藝術(shù)畫風(fēng)格轉(zhuǎn)換
快速掌握GAN
對于如此強大、如此重要的技術(shù),要想實實在在的掌握它確實不易。為了幫大家更好的學(xué)習(xí)GAN,并使用GAN, 深度學(xué)習(xí)大講堂在對GAN的發(fā)展現(xiàn)狀與代碼資源進行充分分析與評估后,推出了GAN專題專項學(xué)習(xí)。
課程將從論文閱讀+代碼復(fù)現(xiàn)兩個方面來進行講解和實戰(zhàn)演練。一方面,在論文閱讀過程中,我們將會由講師提前總結(jié)梳理每個論文的產(chǎn)生背景、論文中方法的提出動機、方法核心點等幾個方面進行全方位介紹;同時,另一方面,也將對代碼實現(xiàn)過程進行手把手的講解,包括代碼的準備過程、調(diào)試訓(xùn)練過程中的注意事項、實現(xiàn)時經(jīng)常會被踩的“坑”等。
每次課上所介紹的原理方法與代碼實現(xiàn)都是一個相對獨立的部分,因此,學(xué)員能更靈活的選擇其中感興趣的章節(jié)進行實現(xiàn)。而在整個過程中,通過原理方法與代碼實踐兩個方面的雙重引導(dǎo),進而可以使用戶在理論上、實際操作上都充分得了解這一技術(shù)——GAN。
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原文標(biāo)題:還不知道GAN?小心落伍于這個AI時代
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