Разумевање генеративних модела: типови и примене

Генеративно се односи на способност модела машинског учења да генерише нове, јединствене податке који раније нису виђени. Другим речима, генеративни модел може да креира свеж садржај, као што су слике, видео записи, музика или текст, уместо да једноставно предвиђа следећу вредност у низу.ӕӕПостоји неколико типова генеративних модела, укључујући:ӕӕ1. Генеративне адверсаријске мреже (ГАН): ГАН се састоје од две неуронске мреже које раде заједно на генерисању нових података. Једна мрежа генерише узорке, док друга мрежа покушава да разликује генерисане узорке од стварних узорака. Две мреже се заједно обучавају и временом генераторска мрежа постаје све боља у стварању реалистичних узорака који могу преварити мрежу дискриминатора.ӕ2. Варијациони аутоенкодери (ВАЕ): ВАЕ су тип генеративног модела који користи пробабилистички приступ за генерисање нових података. Они уче да компримују улазне податке у латентни простор, а затим узоркују из овог латентног простора да би генерисали нове податке.ӕ3. Генеративни трансформатори: Генеративни трансформатори су тип генеративног модела који користи архитектуру трансформатора за генерисање нових података. Посебно су погодни за генерисање дугих низова података, као што су текст или подаци из временске серије.ӕ4. Нормализујући токови: Нормализујући токови су тип генеративног модела који користи серију инверзибилних трансформација да трансформише једноставну дистрибуцију (као што је Гаусова) у сложенију дистрибуцију. Често се користе за процену густине и генерисање слике.ӕӕГенеративни модели имају много потенцијалних примена, као што су:ӕӕ1. Повећање података: Генеративни модели се могу користити за генерисање нових података о обуци, који могу помоћи у побољшању перформанси модела машинског учења.ӕ2. Синтеза слике и видеа: Генеративни модели се могу користити за креирање реалистичних слика и видео записа који нису присутни у подацима о обуци.ӕ3. Генерисање текста: Генеративни модели се могу користити за генерисање текста који је сличан датом улазном тексту.ӕ4. Генерисање музике: Генеративни модели се могу користити за генерисање музике која је слична датој улазној музици.ӕ5. Синтеза гласа: Генеративни модели се могу користити за генерисање нових гласова који нису присутни у подацима о обуци.ӕ6. Откриће лекова: Генеративни модели се могу користити за генерисање нових молекуларних структура које би могле бити потенцијални лекови.ӕ7. Роботика: Генеративни модели се могу користити за генерисање нових роботских задатака или сценарија који нису присутни у подацима о обуци.ӕ8. Медицинско снимање: Генеративни модели се могу користити за генерисање нових медицинских слика које нису присутне у подацима о обуци.ӕӕВажно је напоменути да су генеративни модели још увек у раним фазама развоја и да се још увек ради на много истраживања како би се побољшао њихов учинак и применљивост. Међутим, они имају потенцијал да револуционишу многа поља омогућавајући стварање нових података што раније није било могуће.