[Anthrax]

Має бути крута штука...

1:

Генеративно-змагальні мережі (GANs) - це клас алгоритмів штучного інтелекту, які використовуються в ненавчальному машинному навчанні. Система складається з двох нейронних мереж, які змагаються одна з одною в рамках ігрової моделі з нульовим сумарним результатом. Один шар, генератор, створює нові екземпляри даних, тоді як інший шар, дискримінатор, оцінює їх на автентичність. Генератор тренується генерувати дані, які неможливо відрізнити від реальних даних, тоді як дискримінатор тренується виявляти згенеровані дані. Конкуренція між цими двома мережами покращує систему в часі.

Стирання - це техніка, яка часто використовується в обробці зображень та комп'ютерному зорі. Вона включає видалення або "стирання" частини зображення, щоб подивитися, як реагує модель. Наприклад, якщо у вас є зображення кота, ви можете стерти частину вуха кота і потім передати змінене зображення в нейронну мережу, навчену розпізнавати котів. Це допомагає зрозуміти, які ознаки мережа використовує для класифікації. Якщо мережа все ще правильно ідентифікує зображення як кота, навіть якщо відсутня частина вуха, це свідчить про те, що мережа не сильно покладається на цю конкретну ознаку для класифікації.

Поєднуючи ці два концепти, можливо, ви маєте на увазі використання GANs для генерації нових зображень, а потім стирання частин цих згенерованих зображень, щоб побачити, як реагує дискримінатор або інша модель. Це може бути способом зрозуміти, які ознаки акцентує генератор або наскільки стійка дискримінатор до змін у згенерованих зображеннях.