Las redes neuronales generativas adversarias son una forma nueva de combinar dos redes neuronales. El discriminador ayuda al generador a crear cada vez mejores imágenes. Tanto el generador como el discriminador van mejorando simultáneamente hasta que llega un punto que para nosotros las imágenes creadas por el generador nos parecen tan realistas que no podemos distinguirlas de imágenes reales. Los modelos generativos son muy nuevos en el mundo del aprendizaje profundo. La velocidad de la investigación en este campo está siendo asombrosa.
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Vídeo de los hermanos Lumière en 1896 ampliado a 4K y 60 FPS por redes neuronales (ENG)
Otros ejemplos:
twitter.com/gwern/status/1095131651246575616
twitter.com/cyrildiagne/status/1095603397179396098
twitter.com/PINguAR/status/1095650969801629696
transformer.huggingface.co/doc/gpt2-large
artbreeder.com/browse
youtu.be/5SkQuT3kZOc
Pero vamos, hay cientos:
Barack Obama to Donald Trump (RecycleGAN, fake videos, fuente de diferente persona que la imagen de salida)
Teoría: Enseñando a GANs a hacer sketches
Teoría: Generación de galaxias
Pix2pix
ESRGAN (amplía imágenes)
PokémonGAN
El artículo enlazado sólo es la teoría básica para entender un poco todas esas redes neuronales, porque aparecerán muchísimas más.
Finlandia creó un curso sobre inteligencia artificial para sus ciudadanos y ahora está disponible gratis para el resto
www.meneame.net/story/finlandia-creo-curso-sobre-inteligencia-artifici
No sé si realmente es una GAN en su definición pero son redes neuronales que compiten entre sí igualmente.
La respuesta es que soy menos listo de lo que creo.
El factor tecnologico que determina si una red es gan o no, es el feedback. Si las maquinas no detectan la actividad de la otra parte, no son GAN.
He pensado si era copia/plagio después de ver el voto, pero creo que ese voto fue un voto venganza y que no se puede calificar de copia-plagio, pues aunque tenga alguna imagen igual, esas imágenes son públicas, el texto no es el mismo y los ejemplos tampoco. Podría pedir un cambio de enlace, pero creo que esto es una red en español y para público en español por lo que si alguien le interesa leer más en inglés ahí tiene el enlace.
Me planteaba hacer un artículo así pero he visto que ya hay muchos, sobre todo en inglés y de gente que sabe muchísimo más del tema que yo que soy un novato. Como no lo domino para nada (el archivado web llevo años hasta que hice los artículos) no creo que al final haga nada y viniendo del meneo de la interpolación de vídeo creo que este meneo y los enlaces son algo mejor que cualquier cosa que pudiera escribir.