Cyclegan, спочатку розроблений для завдань перекладу зображення до зображення, дійсно виходить за рамки даних зображень і може бути застосований до різних інших типів даних, використовуючи його основний принцип непарного перекладу даних із послідовністю циклу. Ця гнучкість виникає внаслідок фундаментального механізму Cyclegan, який передбачає вивчення відображення між двома доменами за допомогою двох генераторів та двох дискримінаторів, підкріплених втратами послідовності циклу, щоб забезпечити переклад з одного домену в інший та назад, зберігає необхідний вміст. Незважаючи на те, що Cyclegan вперше був введений і в основному використовувався для візуальних доменних завдань, адаптації та концептуальні розширення показують свою корисність в інших типах даних.
Загальні принципи Cyclegan
Cyclegan - це форма генеративної змагальної мережі (GAN), призначена для непарного перекладу домену. Традиційні GANS вимагають парних входів даних, де доступні відображення між конкретними прикладами у джерелах та цільових областях. Cyclegan видаляє цю необхідність, використовуючи втрату послідовності циклу на додаток до змагальної втрати, що застосовує, що переклад від домену А на домен B, а потім повертається до домену A повертає оригінальний вхід, таким чином зберігаючи вміст, що стосується домену, під час навчання або перекладу функцій.
Цей принцип, хоча спочатку застосовується до зображень, узагальнюється до будь -яких даних, які можуть бути представлені у форматі домену, придатного для генеративного моделювання. Архітектура, як правило, включає конволюційні нейронні мережі під час обробки зображень для зйомки просторових особливостей, але той самий принцип узгодженості циклу може бути адаптований для інших архітектур нейронної мережі залежно від модальності даних.
Програма поза зображеннями: текст, аудіо, відео та багато іншого
текстові дані
Рамки, що нагадують цикган, були досліджені для передачі стилю тексту, де мета полягає в перекладі речення з одного стилю в інший (наприклад, від формальної до неформальної мови або між різними діалектами). Завдання з текстом порівняно з зображеннями-це дискретний характер мови та структура на основі послідовностей. Таким чином, замість конволюційних мереж використовуються такі архітектури, як періодичні нейронні мережі (RNN) або трансформатори.
Моделі, натхненні послідовністю циклу Cyclegan, щоб переконатися, що семантичний вміст залишається недоторканим при перетворенні стилів тексту без парних наборів даних речення. Ці моделі також використовують змагальну підготовку, щоб забезпечити, щоб генеровані речення фіксували характеристики стилю цільового домену.
аудіо дані
У аудіо обробці Cyclegan був адаптований до таких завдань, як перетворення голосу, покращення мови та передача стилю відтворення. Наприклад, перетворення голосу одного оратора на звук, як інший, передбачає картографування домену з одного вокального домену в інший. Послідовність циклу допомагає зберегти лінгвістичний зміст, змінюючи характеристики динаміків.
Інша програма знаходиться в відтворенні, де Cyclegan використовується для передачі стилю між жанрами або інструментами. Замість зображень використовуються часові частоти, такі як спектрограми, що дозволяє згортковим нейронним мережам витягувати змістовні функції у форматі, подібному до зображень, але представляючи аудіо.
відео
Відео дані включають часові та просторові розміри, що робить їх складнішими, ніж зображення. Для застосування принципів Cyclegan, 3D-згортні мережі або рецидивуючі структури можуть бути інтегровані для зйомки тимчасової узгодженості під час виконання рамки перекладу домену або на сегментах відео.
Програми включають перетворення відеоматеріалів з одного стилю в інший (день у ніч, літо до зими) або підвищення якості відео. Принцип узгодженості циклу забезпечує узгодженість вмісту відео за допомогою циклів перекладу.
Медичні та наукові дані
Cyclegan широко використовується в медичній візуалізації для перекладу між різними способами візуалізації, наприклад, від МРТ до КТ або від низькодозових до високодозових зображень. Тут дані все ще є візуальними, але часто багатовимірними, а не природними зображеннями, що вимагають адаптацій в мережевій архітектурі, придатній для об'ємних даних.
Крім зображень, є нові програми, де мережі, що нагадують цикган, переводять наукові представлення даних, що дозволяє збільшити або перетворити без парних наборів даних. Це може включати геопросторові дані, радіолокаційні та багатоспектральні дані, що використовуються при віддаленому зондуванні.
Ключові адаптації для даних, що не є зображенням,
1. Коригування архітектури:
- Для даних, які не є зображеннями, такі як текст чи аудіо, генератори та дискримінатори Cyclegan структуровані відповідно до форми даних (наприклад, трансформатори для тексту, конволюційних мереж для спектрограм в аудіо).
- Тимчасові залежності в аудіо- або відеозаписах можуть використовувати періодичні або часові шари згортання.
2. Вхідне представлення:
- Текстові дані вимагають вбудовування або токенізації для перетворення послідовностей у представлення векторного простору.
- Audio використовує спектрограми або сирі форми хвиль, перетворені у формати, піддані конволюційній обробці.
3. Функції втрат:
- Хоча втрата узгодженості циклу залишається центральною, додаткові терміни втрати, такі як втрата вмісту, втрата стилю або перцептивні втрати можуть бути інтегровані для вирішення конкретних проблем (наприклад, збереження мовного значення в тексті).
4. Навчальні виклики:
- Необхідні дані часто вимагають більших наборів даних та більш складної попередньої обробки.
- показники оцінювання різняться; Наприклад, передача тексту вимагає заходів семантичної подібності та вільності, тоді як аудіо вимагає якості аудіо та показників ідентичності динаміків.
випадки дослідження та використання галузі
- Голосова конверсія в мовних технологіях: Компанії розробили моделі на основі Cyclegan для перетворення мови з одного оратора на звук, як інший без паралельних наборів даних мовлення. Це приносить користь персоналізації у віртуальних помічників та синтезу мовлення без великих парних записів.
- Передача стилю тексту в обробці природних мов: Академічні роботи застосовують рамки циклу для таких завдань, як передача настрою або трансформація стилів письма, що дозволяє автоматизованому модерації вмісту або генерувати у різноманітних тонах.
- Синтез медичних зображень: покращені діагностичні інструменти використовують цикліг для генерування відсутніх способів або підвищення якості зображення, вдосконалення аналізу вниз за течією без необхідності дорогого парного збору даних.
- Дистанційне зондування: Cyclegan допомагає перетворити супутникові знімки з одного типу датчика в інший або розширення даних для покращення класифікації земель та картографування без парних зображень.
Обмеження та міркування
Незважаючи на те, що метод основної послідовності циклу Cyclegan є пристосованим, домени, що не є зображеннями, представляють унікальні проблеми, такі як розрідженість даних, складність представлення та труднощі з оцінкою. Успішні програми вимагають ретельного проектування архітектури генератора/дискримінатора, відповідних вхідних представлень та функцій втрат, що стосуються домену. Крім того, стабільність тренувань та колапс режиму залишаються практичними проблемами, які часто вирішуються за допомогою регуляризації та розширених об'єктивних функцій.
Підсумовуючи це, рамка Cyclegan спочатку сформульована для непарного перекладу зображення до зображення, застосовується поза зображеннями до кількох інших типів даних, включаючи дані тексту, аудіо, відео, медичного та віддаленого зондування. Кожен тип вимагає індивідуальних адаптацій у стратегії проектування та навчання мережі для узгодження з властивою структурою, зберігаючи основний принцип узгодженості циклу для збереження вмісту в доменних перетворах.