GAN, Generative Adversarial Networks: breve guida con esempi e lavoro

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Andrea Barbieri

 

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Questa pagina tratta delle Generative Adversarial Networks (GAN), una tecnologia rivoluzionaria nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Scopriremo cosa sono, come funzionano, alcuni esempi d’uso e infine un tutorial base per iniziare con le GAN.

GAN, Generative Adversarial Networks: cos’è?

Le Generative Adversarial Networks (GAN) sono un tipo di modello di apprendimento automatico in cui due reti neurali, il generatore e il discriminatore, vengono addestrate insieme in una sorta di “gioco”. L’obiettivo del generatore è produrre dati che assomiglino il più possibile a dati reali, mentre il discriminatore cerca di distinguere tra dati reali e dati generati.

Tipologie di GAN

Con il passare degli anni, sono state sviluppate diverse varianti delle GAN, tra cui:

  • DCGAN: Deep Convolutional GAN, che utilizza strati convoluzionali.
  • CGAN: Conditional GAN, che genera dati basati su condizioni o etichette specificate.
  • WGAN: Wasserstein GAN, con una funzione obiettivo modificata per una formazione più stabile.
  • InfoGAN: Una variante che separa informazioni latenti in vari sottoinsiemi.
  • BigGAN: Una GAN scalabile che produce immagini ad alta risoluzione.

Come funziona in breve

Le GAN funzionano attraverso un processo iterativo:

  1. Il generatore cerca di produrre dati (ad esempio, immagini) da un vettore di rumore casuale.
  2. Il discriminatore riceve sia dati reali che dati generati e cerca di classificarli correttamente.
  3. Durante l’addestramento, il generatore cerca di migliorare la sua capacità di ingannare il discriminatore, mentre il discriminatore si sforza di diventare migliore nel distinguere tra dati reali e generati.

Esempio 1: Creazione di immagini

Le GAN sono state utilizzate per generare immagini realiste, come volti di persone che non esistono.

Esempio 2: Stilizzazione artistica

Le GAN possono trasformare foto in stili artistici specifici, emulando l’aspetto di famosi dipinti.

Esempio 3: Creazione di musica

Anche se meno comune, le GAN possono essere addestrate per generare brevi clip musicali.

Esempio 4: Generazione di video

Le GAN possono essere utilizzate per creare brevi clip video, interpolando tra frame esistenti o generando nuovi contenuti.

Esempio 5: Super-risoluzione

Le GAN possono migliorare la qualità delle immagini, aumentandone la risoluzione.

Tutorial base

Ecco un semplice tutorial per iniziare con le GAN:

1. Importazione delle librerie necessarie

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Reshape
from tensorflow.keras.models import Sequential


2. Definizione del generatore e del discriminatore

def build_generator():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=100))
    model.add(Dense(784, activation='sigmoid'))
    model.add(Reshape((28, 28)))
    return model

def build_discriminator():
    model = Sequential()
    model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model


3. Compilazione e addestramento della GAN

# Crea il generatore e il discriminatore
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()

# Compila il discriminatore
discriminator.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Combina generatore e discriminatore per creare la GAN
discriminator.trainable = False
gan_input = tf.keras.Input(shape=(100,))
gan_output = discriminator(generator(gan_input))
gan = tf.keras.Model(gan_input, gan_output)

gan.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# Qui inserire il codice per l'addestramento...

Applicazioni e casi d’uso nel lavoro

Le Generative Adversarial Networks (GAN) hanno trovato una vasta gamma di applicazioni nel mondo del lavoro. Dalla creazione di immagini e video ad alta risoluzione, alla generazione di modelli 3D per l’industria dei videogiochi e oltre.

  • NVIDIA: Questa azienda tecnologica ha sviluppato GAN per migliorare la grafica nei videogiochi e creare immagini ad alta risoluzione.
  • DeepArt: Un servizio online che utilizza GAN per trasformare foto in opere d’arte.
  • Facebook AI Research (FAIR): Ha condotto ricerche sulle GAN per migliorare la comprensione e la generazione di immagini.
  • Pharmaceuticals: Le GAN vengono utilizzate per prevedere le strutture molecolari dei nuovi potenziali farmaci.
  • Fashion Industry: La creazione di nuovi design basati su tendenze esistenti attraverso l’utilizzo di GAN.

GAN, Generative Adversarial Networks figure lavorative

Le professioni legate alle GAN sono in forte crescita e includono:

  • Data Scientist: Esperti che utilizzano GAN in vari settori per generare nuovi dati o per analizzare dati esistenti in modi innovativi.
  • AI Researcher: Ricercatori che si concentrano sull’ottimizzazione e sullo sviluppo di nuove architetture GAN.
  • Graphics Designer: Professionisti che utilizzano GAN per creare design innovativi o per migliorare la qualità delle immagini.
  • Game Developer: Sviluppatori che utilizzano GAN per creare texture, modelli 3D o ambienti più realistici nei videogiochi.

GAN, Generative Adversarial Networks: risorse utili

  • Siti Web:
    • arXiv: Una risorsa gratuita per preprint in matematica, fisica e informatica, tra cui molti lavori su GAN.
    • TensorFlow: Un framework di machine learning che supporta lo sviluppo di GAN.
    • PyTorch: Un altro framework di machine learning popolare per lo sviluppo di GAN.
  • Libri:
    • “Generative Deep Learning” di David Foster.
    • “Deep Learning” di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville.

Domande comuni su GAN, Generative Adversarial Networks

Cosa fa esattamente una GAN?

Una GAN è composta da due reti, un generatore e un discriminatore, che vengono addestrate insieme. Il generatore crea dati, mentre il discriminatore cerca di distinguere tra dati reali e dati generati.

Le GAN sono solo per le immagini?

No, le GAN possono essere utilizzate per una varietà di tipi di dati, compresi testo, suono e video.

Quali sono i limiti delle GAN?

Le GAN possono richiedere molte risorse computazionali per l’addestramento e possono a volte produrre risultati indesiderati o inaspettati.

Le GAN sono utilizzate nella produzione di deepfake?

Sì, le GAN sono una delle tecnologie chiave dietro la creazione di deepfake, che sono immagini o video manipolati per apparire reali.

Qual è la differenza tra una GAN e una rete neurale tradizionale?

Mentre una rete neurale tradizionale è addestrata con un set di dati e un’etichetta, una GAN utilizza due reti addestrate in concorrenza.

Cosa significa “adversarial” in Generative Adversarial Networks?

“Adversarial” si riferisce al fatto che le due reti nella GAN (il generatore e il discriminatore) sono in competizione tra loro durante l’addestramento.

È facile implementare una GAN?

Implementare una GAN di base può essere semplice con i giusti strumenti, ma ottimizzarla per risultati specifici può essere una sfida.

Quali sono le applicazioni più comuni delle GAN?

Le applicazioni comuni includono la generazione di immagini, la creazione di arte, la stilizzazione delle immagini, la super risoluzione e la creazione di modelli 3D.

Le GAN sono la migliore tecnologia per la generazione di dati?

Le GAN sono una delle tecnologie principali per la generazione di dati, ma la loro efficacia può dipendere dalla specifica applicazione e dai requisiti.

Come si confrontano le GAN con altre tecniche di generazione di dati?

Le GAN tendono a produrre dati di alta qualità, ma possono richiedere più risorse e tempo per l’addestramento rispetto ad altre tecniche.

Certificazioni GAN, Generative Adversarial Networks

Le certificazioni possono aiutare a validare le competenze e la conoscenza nel campo delle GAN. Alcune certificazioni rilevanti includono:

  • Deep Learning Specialization offerto da Coursera (creato da Andrew Ng e il team di deeplearning.ai).
  • TensorFlow Developer Certificate offerto da TensorFlow.
  • Advanced Machine Learning Specialization offerto da Coursera.

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