Kyllä, CycleGANia voidaan soveltaa muun tyyppisiin tietoihin kuin kuviin. Vaikka alkuperäinen CycleGAN-arkkitehtuuri on suunniteltu kuvista kuvaksi -muunnoksia varten, konseptia voidaan laajentaa muun tyyppiseen dataan, kuten:
1. Audio-audio-käännös: CycleGANia voidaan käyttää äänisignaalien kääntämiseen toimialueelta toiselle, kuten musiikin kääntämiseen genrestä toiseen tai puheen muuntamiseen kielestä toiseen[1].
2. Tekstistä tekstiksi käännös: CycleGANia voidaan soveltaa tekstistä tekstiksi -käännöstehtäviin, kuten konekääntämiseen tai tekstin yhteenvetoon, käyttämällä tekstistä tekstiksi -generaattoria ja -erotinta[1].
3. Käännös aikasarjoista aikasarjoihin: CycleGANia voidaan käyttää aikasarjatietojen kääntämiseen toimialueelta toiselle, kuten pörssitietojen kääntämiseen yhdeltä markkinalta toiselle tai säätietojen muuntamiseen paikasta toiseen. [1].
4. 3D-pistepilvestä 3D-pistepilveen käännös: CycleGANia voidaan soveltaa 3D-pistepilvitietoihin, kuten 3D-pistepilvien muuntamiseen anturista toiseen tai 3D-pistepilvien muuntamiseen yhdestä muodosta toiseen[1 ].
5. Käännös kaaviosta kuvaajaksi: CycleGANia voidaan käyttää kuvaajatietojen kääntämiseen toimialueelta toiselle, kuten sosiaalisen verkoston tietojen kääntämiseen alustasta toiseen tai kemiallisen rakennetietojen muuntamiseen yhdestä muodosta toiseen[1 ].
Nämä laajennukset edellyttävät CycleGAN-arkkitehtuurin mukauttamista tiettyyn tietotyyppiin ja verkkoalueeseen. Esimerkiksi generaattori- ja erotinmallit on suunniteltava käsittelemään tietotyypin, kuten äänen tai tekstin, ainutlaatuisia ominaisuuksia[1].
Esimerkkejä toteutuksista
- Audio-audio-käännös: CycleGAN äänen ja audion käännökseen TensorFlow'n ja Kerasin avulla[2].- Tekstistä tekstiksi -käännös: CycleGAN tekstistä tekstiksi -käännökseen PyTorchin avulla[3].
Viitteet:
- [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
Lainaukset:
[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