Dữ liệu ngẫu nhiên cải tiến (GAN) là một mô hình máy học sâu được sử dụng để tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu huấn luyện. GAN gồm hai mạng nơ-ron cạnh tranh với nhau: một mạng tạo ảnh (generator) và một mạng phân biệt ảnh (discriminator). Mạng tạo ảnh sẽ cố gắng tạo ra dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện, trong khi mạng phân biệt ảnh sẽ cố gắng phân biệt dữ liệu thật từ dữ liệu giả.
Quá trình huấn luyện GAN diễn ra như sau: mạng tạo ảnh tạo ra dữ liệu giả, mạng phân biệt ảnh đánh giá dữ liệu đó và cung cấp phản hồi. Dựa trên phản hồi đó, mạng tạo ảnh cải tiến và tạo ra dữ liệu giả tốt hơn. Quá trình này tiếp tục cho đến khi dữ liệu giả không thể phân biệt được với dữ liệu thật.
GAN đã được áp dụng rộng rãi trong nghệ thuật sáng tạo, như tạo ra ảnh nghệ thuật, video deepfake, hoặc tạo ra âm nhạc mới. Ngoài ra, GAN cũng có thể được sử dụng trong việc tăng cường dữ liệu huấn luyện cho các mô hình máy học khác, giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình đó.
Related Posts:
