Igen, a CycleGAN a képeken kívül más típusú adatokra is alkalmazható. Míg az eredeti CycleGAN architektúrát képből képbe fordításra tervezték, a koncepció kiterjeszthető más típusú adatokra is, például:
1. Audio-audio fordítás: A CycleGAN használható audiojelek egyik tartományból a másikba történő fordítására, például zene egyik műfajból a másikba való fordítására vagy beszéd konvertálására egyik nyelvről a másikra[1].
2. Szöveg-szöveg fordítás: A CycleGAN alkalmazható szöveg-szöveg fordítási feladatokra, például gépi fordításra vagy szövegösszegzésre, egy szöveg-szöveg generátor és megkülönböztető segítségével[1].
3. Idősorok közötti idősorok fordítása: A CycleGAN használható idősorok adatok egyik tartományból a másikba való lefordításához, például tőzsdei adatok egyik piacról a másikra való fordítására vagy időjárási adatok egyik helyről a másikra való konvertálására. [1].
4. 3D pontfelhőből 3D pontfelhőbe fordítás: A CycleGAN alkalmazható 3D pontfelhő adatokra, például 3D pontfelhők átfordítására egyik érzékelőről a másikra vagy 3D pontfelhők konvertálására egyik formátumból a másikba[1 ].
5. Grafikonok közötti fordítás: A CycleGAN segítségével át lehet fordítani a grafikonokat egyik tartományból a másikba, például a közösségi hálózatok adatait egyik platformról a másikra lefordítani, vagy a kémiai szerkezeti adatokat egyik formátumból a másikba konvertálni[1 ].
Ezekhez a bővítményekhez a CycleGAN architektúrát az adott adattípushoz és tartományhoz kell igazítani. Például a generátor és megkülönböztető modelleket úgy kell megtervezni, hogy kezeljék az adattípus egyedi jellemzőit, mint például a hang vagy a szöveg[1].
Példa megvalósításokra
- Audio-audio fordítás: CycleGAN hang-audio fordításhoz TensorFlow és Keras[2] használatával.- Text-to-Text Translation: CycleGAN a szöveg-szöveg fordításhoz PyTorch[3] használatával.
Referenciák:
- [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
Idézetek:
[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