Generative Adversarial Network (GAN) |
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Synonyme
Generative Adversarial Network, GAN, Generative Gegnerische Netzwerke
Definitionen
GAN represents a huge family of double networks, that are composed from generator and discriminator. They constantly try to fool each other — generator tries to generate some data, and discriminator, receiving sample data, tries to tell generated data from samples. Constantly evolving, this type of neural networks can generate real-life images, in case you are able to maintain the training balance between these two networks.
Von Andrew Tch im Text The mostly complete chart of Neural Networks, explained (2017) Die Idee hinter GANs ist außergewöhnlich, die
Resultate beeindruckend und der Hype um sie groß: Zwei
neuronale
Netzwerke trainieren sich gegenseitig – oder, sie
treten gegeneinander an – und werden dabei immer besser.
Die Netzwerke nehmen unterschiedliche Rollen im
Lernprozess ein. Das eine Netzwerk ist der sogenannte
Diskriminator, das andere der Generator. Die Aufgabe
des Diskriminators ist es, echte Daten von Fälschungen
zu unterscheiden.
Von Jannik Kossen, Maike Elisa Müller im Buch Wie Maschinen lernen (2019) im Text Generative gegnerische Netzwerke auf Seite 196Schliesslich stellt die Entwicklung von GAN ein weiterer
wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von ML dar. Die relativ simple Idee hinter GAN ist, dass zwei
KNN miteinander im Wettbewerb stehen: eines versucht (auf Basis eines vorgegebenen Traingssatzes)
neue Daten zu generieren, die von vorgegebenen Daten nicht unterscheidbar sind, während das
andere die Daten bewertet und versucht, die neuen Daten zu erkennen und von den echten, vorgegebenen
Daten zu unterscheiden. Diese Technik lernt somit, neue Daten mit denselben Statistiken wie
der Trainingssatz zu generieren. Beispielsweise kann ein auf Fotografien trainiertes GAN neue Fotografien
erzeugen, die für menschliche Beobachter authentisch aussehen und viele realistische Eigenschaften
aufweisen. Während die Anwendungsmöglichkeiten relativ breit sind, wurden GAN einer breiten
Öffentlichkeit v.a. durch gefälschte Fotos und Videos («Deep Fakes») bekannt.
Von Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz im Buch Herausforderungen der künstlichen Intelligenz (2019) im Text Anhang 2: Maschinelles Lernen Während Goodfellow an seinem Bier nippte und der Diskussion folgte, kam ihm mit einem Mal eine Idee. Was, wenn man zwei Deep-Learning-Systeme gegeneinander antreten lassen würde? Eines generiert neue Informationen, das andere versucht, sie zu erkennen. Durch den Wettbewerbscharakter würde das erzeugende System – der Generator – lernen, immer bessere Ergebnisse zu produzieren, um das erkennende System – den Detektor – zu schlagen. Die beiden Systeme würden sich in einem fortwährenden Prozess so lange duellieren, bis der Generator dem Detektor überlegen wäre. Goodfellow machte sich hier im Grunde die Idee des gegnerbasierten Trainings zunutze, das Sportler gerne einsetzen. Er wollte sehen, ob dasselbe Prinzip auch im Deep Learning funktionierte. Seine Kumpels verdrehten nur die Augen, Goodfellow aber ging nach Hause und machte sich sofort an die Arbeit. Er programmierte zwei Deep-Learning-Systeme darauf, im gegenseitigen Wettbewerb menschliche Gesichter zu erzeugen. Und weil er darauf gepolt war, den Detektor zu besiegen, wurde der Generator besser und besser. Goodfellow wurde klar, dass ihm ein bahnbrechender Durchbruch gelungen war. Innerhalb weniger Stunden hatte sein System – das erste Generative Adversarial Network (GAN, zu deutsch etwa: Generierende Gegnerische Netzwerke) – menschliche Gesichter erzeugt, die überzeugender waren als alles, was Künstliche Intelligenz je hervorgebracht hatte.
Von Nina Schick im Buch Deepfakes (2020) im Text r/deepfakes Verwandte Objeke
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Schwellenmätteli Bern, 24.05.2024
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Zeitleiste
15 Erwähnungen
- The mostly complete chart of Neural Networks, explained (Andrew Tch) (2017)
- Deep Learning (John D. Kelleher) (2019)
- Dark Data is your friend (Mark Whitehorn) (2019)
- Wie Maschinen lernen - Künstliche Intelligenz verständlich erklärt (Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf) (2019)
- Herausforderungen der künstlichen Intelligenz - Bericht der interdepartementalen Arbeitsgruppe «Künstliche Intelligenz» an den Bundesrat (Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz) (2019)
- Deepfakes - Wie gefälschte Botschaften im Netz unsere Demokratie gefährden und unsere Leben zerstören können (Nina Schick) (2020)
- CT 2.0 (Matti Tedre, Peter J. Denning, Tapani Toivonen) (2021)
- Machine Learning Unplugged - Training Decision Trees and Artificial Neural Networks with Children (Lukas Lehner) (2023)
- Scheinwirklichkeiten - KI-Beauty-Filter fürs Smartphone rechnen das Spiegelbild schön – in Echtzeit (Holger Bleich, Andrea Trinkwalder) (2023)
- AI and the Future of Education - Teaching in the Age of Artificial Intelligence 🔍 (Priten Shah) (2023)
- Guidance for generative AI in education and research (UNESCO United Nations Educational, Scientific and Cultural Org., Fengchun Miao, Wayne Holmes) (2023)
- The Liar’s Dividend: Can Politicians Claim Misinformation to Evade Accountability? (Kaylyn Jackson Schiff, Daniel S. Schiff, Natália S. Bueno) (2024)
- Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)
- The Singularity is nearer (Ray Kurzweil) (2024)
- Deepfakes und manipulierte Realitäten - Technologiefolgenabschätzung und Handlungsempfehlungen für die Schweiz (Murat Karaboga, Nula Frei, Manuel Puppis, Daniel Vogler, Patric Raemy, Frank Ebbers, Greta Runge, Adrian Rauchfleisch, Gabriele de Seta, Gwendolyn Gurr, Michael Friedewald, Sophia Rovelli) (2024)