„Cyclegan“, iš pradžių sukurtas vertimo į vaizdui į vaizdą užduotis, iš tikrųjų apima ne tik vaizdo duomenis, bet ir gali būti pritaikytas įvairiems kitiems duomenų tipams, pasinaudojant jo pagrindiniu neporinio duomenų vertimo principu su ciklo nuoseklumu. Šis lankstumas atsiranda dėl pagrindinio „Cyclegan“ mechanizmo, kuris apima dviejų sričių žemėlapių sudarymą per du generatorius ir du diskriminatorius, sustiprintus ciklo nuoseklumo praradimu, siekiant užtikrinti, kad vertimas iš vienos srities į kitą ir atgal išsaugo esminį turinį. Nors „Cyclegan“ pirmą kartą buvo įvestas ir pirmiausia naudojamas vizualiniam domeno užduotims, adaptacijos ir konceptualūs išplėtimai rodo savo naudingumą kitų tipų duomenų tipuose.
Bendrieji ciklegano principai
„Cyclegan“ yra generatyvinio prieštaringo tinklo (GAN) forma, skirta vertimą neporint domeno vertimui. Tradiciniams GAN reikia suporuotų duomenų įvesties, kai yra atvaizdavimas tarp konkrečių šaltinio ir tikslinių sričių pavyzdžių. „Cyclegan“ pašalina šią būtinybę naudodama ciklo nuoseklumo praradimą, be to, kad praradimas prieštaringai, o tai leidžia versti iš A domeno į B į B domeną, o po to atgal į domeną grąžina pradinį įvestį, taip išsaugant domeno specifinį turinį mokymosi stiliumi ar funkcijų vertimu.
Šis principas, nors iš pradžių taikomas vaizdams, yra apibendrinamas visiems duomenims, kurie gali būti pavaizduoti domeno formatu, tinkamu generatyviam modeliavimui. Paprastai architektūra apima konvoliucinius neuroninius tinklus apdorojant vaizdus, kad būtų galima užfiksuoti erdvines savybes, tačiau tą patį ciklo nuoseklumo principą galima pritaikyti kitoms nervinio tinklo architektūroms, atsižvelgiant į duomenų modalumą.
Programa už vaizdų ne tik vaizdų: tekstas, garsas, vaizdo įrašas ir dar daugiau
teksto duomenys
„Cyclegan“ panašūs rėmai buvo ištirti dėl teksto stiliaus perdavimo, kai tikslas yra versti sakinius iš vieno stiliaus į kitą (pvz., Iš formalios į neoficialią kalbą arba tarp skirtingų tarmių). Teksto iššūkis, palyginti su vaizdais, yra atskiras kalbos pobūdis ir sekos pagrįsta struktūra. Taigi, vietoj konvoliucinių tinklų naudojamos architektūros, tokios kaip pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN) ar transformatoriai.
Modeliai, įkvėpti „Cyclegan“ vykdymo ciklo nuoseklumo, siekiant užtikrinti, kad semantinis turinys išliks nepažeistas, kai keičiant teksto stilius be suporuotų sakinių duomenų rinkinių. Šie modeliai taip pat naudoja prieštaringą mokymą, kad užtikrintų, jog sugeneruoti sakiniai užfiksuoja tikslinės srities stiliaus savybes.
garso duomenys
Garso apdorojime „Cyclegan“ buvo pritaikytas tokioms užduotims kaip balso konvertavimas, kalbos patobulinimas ir atkūrimo stiliaus perdavimas. Pavyzdžiui, vieno garsiakalbio balso pavertimas skamba taip, kaip kitas apima domenų žemėlapius iš vieno vokalinio domeno į kitą. Ciklo nuoseklumas padeda išsaugoti kalbinį turinį keičiant garsiakalbių charakteristikas.
Kita programa yra atkuriama, kai „Cyclegan“ yra naudojamas stiliaus perdavimui tarp žanrų ar instrumentų. Vietoj vaizdų naudojamos laiko dažnio reprezentacijos, tokios kaip spektrogramos, leidžiančios konvoliuciniams neuroniniams tinklams išgauti prasmingas savybes tokiu formatu, panašiu į vaizdus, bet vaizduojančias garsą.
VIDEO
Vaizdo įrašų duomenys apima laikinus ir erdvinius matmenis, todėl jie tampa sudėtingesni nei vaizdai. Norint pritaikyti „Cyclegan“ principus, 3D konvoliucinius tinklus ar pasikartojančias struktūras galima integruoti, kad būtų galima užfiksuoti laiko darną atliekant domeno vertimo rėmus pagal rėmus ar vaizdo segmentus.
Programos apima vaizdo įrašų konvertavimą iš vieno stiliaus į kitą (dieną į naktį, vasarą į žiemą) arba vaizdo kokybės gerinimą. Ciklo nuoseklumo principas užtikrina, kad vaizdo įrašo turinio suderinamumas išlaikomas per vertimo ciklus.
Medicininiai ir moksliniai duomenys
Cyclegan yra plačiai naudojamas atliekant medicininius vaizdus, kad būtų galima paversti skirtingus vaizdavimo būdus, tokius kaip nuo MRT iki CT nuskaitymo arba nuo mažų dozių iki didelių dozių vaizdų. Čia duomenys vis dar yra vizualūs, tačiau dažnai daugialypiai ir ne natūralūs vaizdai, reikalaujantys pritaikyti tinklo architektūroje, tinkančioje tūriniams duomenims.
Be vaizdavimo, yra ir atsirandančių programų, kuriose „Cyclegan“ tipo tinklai verčia mokslinius duomenų vaizdus, leidžiančius padidinti ar transformuoti be suporuotų duomenų rinkinių. Tai gali apimti geoerdvinius duomenis, radarą ir daugiaciklinius duomenis, naudojamus nuotoliniu būdu.
Pagrindinės duomenų ne vaizdo įrašų adaptacijos
1. Architektūros pakeitimai:
- Jei nėra duomenų, tokių kaip tekstas ar garsas, „Cyclegan“ generatoriai ir diskriminatoriai yra susisteminti taip, kad atitiktų duomenų formą (pvz., Teksto transformatoriai, konvoliuciniai tinklai, skirti garso spektrogramoms).
- Laikinosios priklausomybės garso ar vaizdo duomenyse gali būti naudojami pasikartojantys ar laikini konvoliucijos sluoksniai.
2. Įvesties atvaizdavimas:
- Teksto duomenims reikia įterpimo ar žetono, norint konvertuoti sekas į vektoriaus erdvės vaizdus.
- Garsas naudoja spektrogramas arba neapdorotų bangos formas, paverčiamas formatais, pritaikytais konvoliuciniam apdorojimui.
3. Praradimo funkcijos:
- Nors ciklo nuoseklumo praradimas išlieka svarbiausias, papildomi nuostoliai, tokie kaip turinio praradimas, stiliaus praradimas ar suvokimo praradimas, gali būti integruotos, kad būtų galima tvarkyti modalumo specifinius iššūkius (pvz., Išsaugoti kalbinę prasmę tekste).
4. Mokymo iššūkiai:
- Duomenims, kuriems nėra įvaizdžio, dažnai reikia didesnių duomenų rinkinių ir sudėtingesnio išankstinio apdorojimo.
- Vertinimo metrika skiriasi; Pavyzdžiui, teksto perdavimui reikalingi semantinio panašumo ir sklandumo matai, o garso garso kokybė ir garsiakalbių tapatybės metrika reikalauja.
tyrimų ir pramonės naudojimo atvejai
- Balso pertvarkymas kalbėjimo technologijoje: įmonės sukūrė modelius, pagrįstus cikleganu, kad kalbėtų kalbą iš vieno garsiakalbio, kad jis skamba kaip kitas be lygiagrečių kalbos duomenų rinkinių. Tai naudinga suasmeninimui virtualiuose padėjėjuose ir kalbos sintezę be plačių suporuotų įrašų.
- Teksto stiliaus perdavimas natūralios kalbos apdorojime: Akademiniai darbai taiko „Cyclegan“ rėmus tokioms užduotims, kaip sentimentų perdavimas ar rašymo stilių transformavimas, įgalinant automatinį turinio moderavimą ar generavimą įvairiais tonais.
- Medicinos vaizdo sintezė: patobulintos diagnostikos įrankiai „Cyclegan“ svertas, kad būtų galima sukurti trūkstamus būdus arba sustiprinti vaizdo kokybę, pagerinti pasroviui analizę, nereikalaujant brangių suporuotų duomenų rinkimo.
- Nuotolinis stebėjimas: „Cyclegan“ padeda pertvarkyti palydovinius vaizdus iš vieno jutiklio tipo į kitą arba padidinti duomenis, siekiant pagerinti žemės klasifikaciją ir žemėlapių užduotis be suporuotų vaizdų.
Apribojimai ir svarstymai
Nors „Cyclegan“ pagrindinio ciklo konsistencijos metodas yra pritaikomas, ne vaizdavimo sritys kelia unikalius iššūkius, tokius kaip duomenų sparnas, vaizdavimo sudėtingumas ir vertinimo sunkumai. Sėkmingoms programoms reikia kruopščiai suprojektuoti generatoriaus/diskriminatoriaus architektūrą, tinkamus įvesties atvaizdus ir konkrečiai srities nuostolių funkcijas. Be to, mokymo stabilumas ir režimo žlugimas tebėra praktiniai rūpesčiai, dažnai susiję su sureguliavimo ir papildytomis objektyvomis funkcijomis.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Cyclegan“ sistema, iš pradžių suformuluota neporuojamam vertimui į vaizdą į vaizdą, yra taikoma ne tik vaizdams keliems kitiems duomenų tipams, įskaitant teksto, garso, vaizdo, medicinos ir nuotolinio stebėjimo duomenis. Kiekvienas tipas reikalauja pritaikytų adaptacijų tinklo projektavimo ir mokymo strategijoje, kad ji atitiktų savo būdingą struktūrą, išlaikant pagrindinį ciklano ciklo nuoseklumo principą, kad būtų išsaugotos turinio tarp domenų transformacijos.