Cyclegan, pôvodne navrhnutý pre úlohy prekladu obrazu k obrazu, sa skutočne rozširuje nad rámec obrazových údajov a môže sa aplikovať na rôzne ďalšie typy údajov využitím svojho základného princípu nepárového prekladu údajov s konzistentnosťou cyklu. Táto flexibilita vyplýva zo základného mechanizmu spoločnosti Cyclegan, ktorý zahŕňa učenie mapovania medzi dvoma doménami prostredníctvom dvoch generátorov a dvoch diskriminátorov, posilnených stratou konzistentnosti cyklu, aby sa zabezpečilo, že preklad z jednej domény do druhej a chrbta zachováva základný obsah. Aj keď bol Cyclegan prvýkrát predstavený a primárne používaný na úlohy vizuálnej domény, úpravy a koncepčné rozšírenie ukazujú jeho užitočnosť v iných typoch údajov.
Všeobecné princípy cyklugan
Cyclegan je forma generatívnej kontradiktórnej siete (GAN) navrhnutá pre nepárovú doménu. Tradičné GAN vyžadujú spárované dátové vstupy, kde sú k dispozícii mapovania medzi konkrétnymi príkladmi v zdrojových a cieľových doménach. Cyclegan odstraňuje túto nevyhnutnosť pomocou straty konzistencie cyklu okrem kontradiktórnej straty, ktorá presadzuje to preklad z domény A do domény B a potom späť do domény A vráti pôvodný vstup, čím sa zachováva obsah špecifický pre doménu pri prekladu učenia alebo funkcie.
Tento princíp, hoci sa pôvodne uplatňuje na obrázky, je zovšeobecniteľný pre všetky údaje, ktoré môžu byť reprezentované vo formáte domény vhodnej pre generatívne modelovanie. Architektúra zvyčajne zahŕňa konvolučné neurónové siete pri spracovaní obrázkov na zachytenie priestorových prvkov, ale rovnaký princíp konzistencie cyklu je možné prispôsobiť sa iným architektúram neurónových sietí v závislosti od modality údajov.
Aplikácia nad rámec obrázkov: text, zvuk, video a ďalšie
textové údaje
Boli preskúmané rámce podobné cyklistike na prenos textového štýlu, kde cieľom je prekladať vety z jedného štýlu do druhého (napr. Od formálneho po neformálny jazyk alebo medzi rôznymi dialektmi). Výzvou s textom v porovnaní s obrázkami je diskrétna povaha jazyka a štruktúra založená na sekvenciách. Namiesto konvolučných sietí sa teda používajú architektúry, ako sú opakujúce sa neurónové siete (RNN) alebo transformátory.
Modely inšpirované konzistentnosťou cyklusu cyklistiky, aby sa zabezpečilo, že sémantický obsah zostáva nedotknutý pri transformácii textových štýlov bez spárovaných údajov o vetoch. Tieto modely tiež používajú kontradiktradársky výcvik na zabezpečenie toho, aby generované vety zachytili charakteristiky štýlu cieľovej domény.
Audio Data
Pri spracovaní zvuku bol Cyclegan prispôsobený úlohám, ako je hlasová konverzia, vylepšenie reči a prenos štýlu prehrávania. Napríklad prevod hlasu jedného reproduktora na znieť ako druhý zahŕňa mapovanie domény z jednej hlasovej domény do druhej. Konzistentnosť cyklu pomáha zachovať jazykový obsah a zároveň mení charakteristiky reproduktorov.
Ďalšia aplikácia je v prehrávaní, kde sa cyklistika používa na prenos štýlu medzi žánrami alebo nástrojmi. Namiesto obrázkov sa používajú časové frekvenčné reprezentácie, ako sú spektrogramy, čo umožňuje konvolučným neurónovým sieťam extrahovať zmysluplné funkcie vo formáte podobnom obrázkom, ale predstavujú zvuk.
Video
Video údaje zahŕňajú časové a priestorové rozmery, vďaka čomu sú zložitejšie ako obrázky. Aby sa uplatňovali princípy Cyclegan, 3D konvolučné siete alebo opakujúce sa štruktúry môžu byť integrované na zachytenie časovej koherencie pri vykonávaní translatívneho rámca prekladu domény alebo na segmentoch videa.
Medzi aplikácie patrí konverzia videozáznamu z jedného štýlu na druhý (deň do noci, leto do zimy) alebo zvýšenie kvality videa. Princíp konzistencie cyklu zaisťuje, že koherencia obsahu videa sa udržiava prostredníctvom prekladateľských cyklov.
lekárske a vedecké údaje
Cyclegan sa široko používa pri lekárskom zobrazovaní na preklad medzi rôznymi zobrazovacími modalitami, napríklad od MRI po CT skeny alebo od nízkych dávok po vysoké dávky. Dáta sú tu stále vizuálne, ale často viacrozmerné a nie prirodzené obrázky, ktoré si vyžadujú úpravy v architektúre siete vhodné pre volumetrické údaje.
Okrem zobrazovania existujú vznikajúce aplikácie, v ktorých siete podobné cyklom prekladajú reprezentácie vedeckých údajov, čo umožňuje zväčšenie alebo transformáciu bez spárovaných súborov údajov. To môže zahŕňať geospatiálne údaje, radar a multispektrálne údaje používané pri diaľkovom snímaní.
Kľúčové úpravy pre nepredstaviteľné údaje
1. Úpravy architektúry:
- Pre údaje, ktoré nie sú podobné, ako je text alebo audio, sú generátory a diskriminátory Cyclegan štruktúrované tak, aby vyhovovali dátovým formulárom (napr. Transformátory pre text, konvolučné siete pre spektrogramy v zvuku).
- Časové závislosti vo zvukových alebo video údajoch môžu používať opakujúce sa alebo časové vrstvy konvolúcie.
2. Zastúpenie vstupu:
- Textové údaje vyžadujú vloženie alebo tokenizáciu na prevod sekvencií na reprezentácie vektorového priestoru.
- Audio používa spektrogramy alebo surové krivky transformované do formátov, ktoré sú možné pre konvolučné spracovanie.
3. Funkcie straty:
- Zatiaľ čo strata konzistencie cyklu zostáva ústredná, ďalšie straty straty, ako je strata obsahu, strata štýlu alebo percepčná strata, môžu byť integrované na zvládnutie problémov špecifických pre modalitu (napr. Zachovanie jazykového významu v texte).
4. Výzvy v oblasti odbornej prípravy:
- Údaje, ktoré nie sú podobné, si často vyžadujú väčšie súbory údajov a zložitejšie predbežné spracovanie.
- hodnotiace metriky sa líšia; Napríklad prenos textu vyžaduje miery sémantickej podobnosti a plynulosti, zatiaľ čo zvuk vyžaduje metriky kvality zvuku a identity reproduktorov.
Prípady výskumu a využívania priemyslu
- Konverzia hlasu v rečovej technológii: Spoločnosti vyvinuli modely založené na Cyclegan na premenu reči z jedného reproduktora na znie ako druhý bez paralelných súborov údajov o reči. To prospieva personalizácii u virtuálnych asistentov a syntézu reči bez rozsiahlych spárovaných nahrávok.
- Prenos textového štýlu v spracovaní prirodzeného jazyka: Akademické diela používajú rámce Cyclegan pre úlohy, ako je prenos sentimentu alebo transformácia štýlov písania, čo umožňuje automatizované moderovanie alebo generovanie obsahu v rôznych tónoch.
- Syntéza lekárskeho obrazu: Vylepšené diagnostické nástroje Leverage Cyclegan na generovanie chýbajúcich spôsobov alebo zvýšenie kvality obrazu, zlepšenie následnej analýzy bez potreby drahého spárovaného zberu údajov.
- Diaľkové snímanie: Cyclegan pomáha pri transformácii satelitných snímok z jedného typu senzora do druhého alebo rozšírenia údajov na zlepšenie klasifikácie pôdy a mapovanie úloh bez spárovaných obrázkov.
Obmedzenia a úvahy
Zatiaľ čo metóda konzistencie základného cyklu spoločnosti Cyclegan je prispôsobiteľná, domény, ktoré nie sú podobné, predstavujú jedinečné výzvy, ako je riedkosť údajov, zložitosť reprezentácie a ťažkosti s hodnotením. Úspešné aplikácie si vyžadujú dôkladný návrh architektúr generátora/diskriminátora, vhodných vstupných reprezentácií a stratových funkcií špecifických pre doménu. Stabilita tréningu a kolaps režimov navyše zostávajú praktické obavy, ktoré sa často riešia prostredníctvom regularizácie a rozšírených objektívnych funkcií.
Stručne povedané, rámec spoločnosti Cyclegan pôvodne formulovaný pre nepárovú preklad obrazu k obrazu je použiteľný nad rámec obrázkov do niekoľkých ďalších typov údajov vrátane textov, zvukových, videa, lekárskych a diaľkových údajov. Každý typ vyžaduje prispôsobené úpravy na návrh siete a stratégiu odbornej prípravy, aby sa vyrovnal s jej vlastnou štruktúrou a zároveň zachoval základný princíp Cycleganu konzistencie cyklu na zachovanie obsahu naprieč transformáciami domén.