Jah, CycleGAN-i saab rakendada ka muud tüüpi andmetele peale piltide. Kuigi algne CycleGAN-i arhitektuur oli mõeldud kujutisest pildiks tõlkimiseks, saab seda kontseptsiooni laiendada ka muud tüüpi andmetele, näiteks:
1. Heli-heli tõlkimine: CycleGAN-i saab kasutada helisignaalide tõlkimiseks ühest domeenist teise, näiteks muusika tõlkimiseks ühest žanrist teise või kõne konverteerimiseks ühest keelest teise[1].
2. Tekst tekstiks tõlkimine: CycleGANi saab rakendada tekstist tekstiks tõlkimise ülesannete jaoks, nagu masintõlge või teksti kokkuvõte, kasutades tekstist teksti generaatorit ja diskriminaatorit[1].
3. Aegridade tõlge aegridadeni: CycleGANi saab kasutada aegridade andmete tõlkimiseks ühest domeenist teise, näiteks börsiandmete tõlkimiseks ühelt turult teisele või ilmaandmete teisendamiseks ühest asukohast teise [1].
4. 3D-punktipilvest 3D-punktipilveks tõlkimine: CycleGAN-i saab rakendada 3D-punktipilveandmetele, näiteks 3D-punktipilvede tõlkimisel ühelt andurilt teisele või 3D-punktipilvede teisendamiseks ühest vormingust teise[1 ].
5. Graafist graafikusse tõlkimine: CycleGANi saab kasutada graafikuandmete tõlkimiseks ühest domeenist teise, näiteks sotsiaalvõrgustike andmete tõlkimiseks ühelt platvormilt teisele või keemilise struktuuri andmete teisendamiseks ühest vormingust teise[1 ].
Need laiendused nõuavad CycleGAN-i arhitektuuri kohandamist konkreetse andmetüübi ja domeeniga. Näiteks peavad generaatori ja diskriminaatori mudelid olema kavandatud nii, et need käsitleksid andmetüübi unikaalseid omadusi, nagu heli või tekst[1].
Näidisrakendused
- Heli-heli tõlkimine: CycleGAN helist heli tõlkimiseks, kasutades TensorFlow ja Keras[2].- Tekstist tekstiks tõlkimine: CycleGAN tekstist tekstiks tõlkimiseks PyTorchi abil[3].
Viited:
- [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
Tsitaadid:
[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