Ano, CycleGAN lze použít na jiné typy dat kromě obrázků. Zatímco původní architektura CycleGAN byla navržena pro překlad z obrázku na obrázek, koncept lze rozšířit na další typy dat, jako jsou:
1. Audio-to-Audio Translation: CycleGAN lze použít k překladu zvukových signálů z jedné domény do druhé, jako je překlad hudby z jednoho žánru do druhého nebo převod řeči z jednoho jazyka do druhého[1].
2. Překlad textu na text: CycleGAN lze použít na úlohy překladu textu do textu, jako je strojový překlad nebo sumarizace textu, pomocí generátoru a diskriminátoru textu na text[1].
3. Překlad časových řad do časových řad: CycleGAN lze použít k převodu dat časových řad z jedné domény do druhé, jako je například převod údajů o akciovém trhu z jednoho trhu na druhý nebo převod údajů o počasí z jednoho místa na druhé [1].
4. 3D Point Cloud-to-3D Point Cloud Translation: CycleGAN lze použít na 3D data mračna bodů, jako je překlad 3D mračen bodů z jednoho senzoru do druhého nebo převod 3D mračna bodů z jednoho formátu do druhého[1 ].
5. Překlad z grafu do grafu: CycleGAN lze použít k převodu dat grafů z jedné domény do druhé, jako je překlad dat sociálních sítí z jedné platformy na druhou nebo převod dat o chemické struktuře z jednoho formátu do druhého[1 ].
Tato rozšíření vyžadují přizpůsobení architektury CycleGAN konkrétnímu datovému typu a doméně. Například modely generátoru a diskriminátoru by musely být navrženy tak, aby zvládaly jedinečné vlastnosti datového typu, jako je zvuk nebo text[1].
Příklady implementací
- Audio-to-Audio Translation: CycleGAN pro Audio-to-Audio překlad pomocí TensorFlow a Keras[2].- Překlad textu na text: CycleGAN pro překlad textu na text pomocí PyTorch[3].
Reference:
- [1] https://www.aiproblog.com/index.php/2019/07/28/a-gentle-introduction-to-pix2pix-generative-adversarial-network/- [2] https://github.com/AquibPy/Cycle-GAN
- [3] https://github.com/simontomaskarlsson/CycleGAN-Keras
Citace:
[1] https://blog.aiensured.com/transforming-images-with-cyclegan-and-pix2pix-exploring-generative-adversarial-networks/
[2] https://keras.io/examples/generative/cyclegan/
[3] https://github.com/AquibPy/Cycle-GAN
[4] https://github.com/simontomaskarlsson/CycleGAN-Keras
[5] https://towardsdatascience.com/cyclegan-how-machine-learning-learns-unpaired-image-to-image-translation-3fa8d9a6aa1d?gi=dbce9aca0724