Áno, CycleGAN je možné použiť aj na iné typy údajov okrem obrázkov. Zatiaľ čo pôvodná architektúra CycleGAN bola navrhnutá na preklad z obrázka na obrázok, koncept možno rozšíriť na iné typy údajov, ako napríklad:
1. Audio-to-Audio Translation: CycleGAN možno použiť na preklad zvukových signálov z jednej domény do druhej, ako je napríklad preklad hudby z jedného žánru do druhého alebo prevod reči z jedného jazyka do druhého[1].
2. Preklad textu na text: CycleGAN možno použiť na úlohy prekladu textu do textu, ako je strojový preklad alebo sumarizácia textu, pomocou generátora a diskriminátora textu na text[1].
3. Preklad časových radov do časových sérií: CycleGAN možno použiť na preklad údajov časových radov z jednej domény do druhej, ako je napríklad preklad údajov o akciovom trhu z jedného trhu na druhý alebo prevod údajov o počasí z jedného miesta na druhé [1].
4. Preklad 3D mračna bodov do 3D mračna bodov: CycleGAN možno použiť na údaje 3D mračna bodov, ako je napríklad preklad 3D mračien bodov z jedného senzora do druhého alebo prevod 3D mračien bodov z jedného formátu do druhého[1 ].
5. Preklad z grafu do grafu: CycleGAN možno použiť na preklad údajov grafu z jednej domény do druhej, ako je napríklad preklad údajov zo sociálnych sietí z jednej platformy na druhú alebo prevod údajov o chemickej štruktúre z jedného formátu do druhého[1 ].
Tieto rozšírenia vyžadujú prispôsobenie architektúry CycleGAN špecifickému typu údajov a doméne. Napríklad modely generátora a diskriminátora by museli byť navrhnuté tak, aby zvládali jedinečné vlastnosti typu údajov, ako je zvuk alebo text[1].
Príklady implementácií
- Audio-to-Audio Translation: CycleGAN pre audio-to-audio preklad pomocou TensorFlow a Keras[2].- Preklad textu na text: CycleGAN na preklad textu na text pomocou PyTorch[3].
Referencie:
- [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
Citácie:
[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