Da, CycleGAN je mogoče uporabiti za druge vrste podatkov poleg slik. Medtem ko je bila prvotna arhitektura CycleGAN zasnovana za prevajanje slike v sliko, se koncept lahko razširi na druge vrste podatkov, kot so:
1. Audio-to-Audio Translation: CycleGAN se lahko uporablja za prevajanje zvočnih signalov iz ene domene v drugo, kot je prevajanje glasbe iz enega žanra v drugega ali pretvorba govora iz enega jezika v drugega[1].
2. Prevajanje besedila v besedilo: CycleGAN je mogoče uporabiti za naloge prevajanja besedila v besedilo, kot je strojno prevajanje ali povzemanje besedila, z uporabo generatorja in diskriminatorja besedila v besedilo[1].
3. Prevod časovnih vrst v časovne vrste: CycleGAN se lahko uporablja za prevajanje podatkov časovnih vrst iz ene domene v drugo, kot je prevajanje borznih podatkov z enega trga na drugega ali pretvorba vremenskih podatkov z ene lokacije na drugo [1].
4. Prevajanje oblaka točk 3D v oblak točk 3D: CycleGAN je mogoče uporabiti za podatke oblakov točk 3D, kot je prevajanje oblakov točk 3D iz enega senzorja v drugega ali pretvorba oblakov točk 3D iz ene oblike v drugo[1 ].
5. Graph-to-Graph Translation: CycleGAN se lahko uporablja za prevajanje podatkov grafov iz ene domene v drugo, kot je prevajanje podatkov socialnih omrežij iz ene platforme v drugo ali pretvorba podatkov o kemični strukturi iz ene oblike v drugo[1 ].
Te razširitve zahtevajo prilagajanje arhitekture CycleGAN specifičnemu podatkovnemu tipu in domeni. Na primer, modela generatorja in diskriminatorja bi bilo treba oblikovati za obravnavo edinstvenih značilnosti vrste podatkov, kot sta zvok ali besedilo [1].
Primeri implementacij
- Prevajanje zvoka v zvok: CycleGAN za prevajanje zvoka v zvok z uporabo TensorFlow in Keras[2].- Prevajanje besedila v besedilo: CycleGAN za prevajanje besedila v besedilo z uporabo 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
Citati:
[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