Исследователи разрабатывают новую модель генеративно-состязательных сетей

Искусственный интеллект (ИИ) и модели глубокого обучения быстро развиваются и становятся доступными для широкого круга пользователей. Среди них выделяются генеративно-состязательные сети (GAN).

Эти сети эффективно генерируют новые данные с характеристиками обучающих данных. GAN состоят из генератора и дискриминатора: генератор создаёт данные, а дискриминатор проверяет их реалистичность. Однако GAN сталкиваются с проблемами, такими как исчезновение градиента и нестабильное обучение.

Исследовательская группа под руководством доцента Минхёка Ли разработала новую стратегию для улучшения GAN. Их модель PMF-GAN предотвращает коллапс режима, наказывая генератор за создание слишком похожих результатов и способствуя разнообразию. Результаты исследования опубликованы в журнале Applied Soft Computing.