Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Генеративно-состязательная сеть
Архитектура обучения без учителя, состоящая из двух конкурирующих нейронных сетей — генератора и дискриминатора, которые состязаются для создания реалистичных синтетических данных.
Минимаксная функция потерь
Исходная целевая функция GAN, в которой генератор минимизирует логарифм вероятности ошибки дискриминатора, а дискриминатор максимизирует вероятность правильной классификации.
Латентное пространство
Векторное пространство пониженной размерности, в котором генератор выбирает случайный шум для создания данных, обеспечивая семантический контроль над генерируемыми характеристиками.
StyleGAN
Продвинутая архитектура GAN, использующая сеть отображения (mapping network) и модули AdaIN для управления иерархическими стилями генерируемых признаков на различных разрешениях.
Расстояние Йенсена-Шеннона
Симметричная и ограниченная метрика расхождения, используемая в оригинальных GAN для измерения разницы между распределениями реальных и сгенерированных данных.
Штраф на градиент
Член регуляризации, добавляемый к функции потерь WGAN для ограничения градиентов дискриминатора, обеспечивая непрерывность липшицевой трансформации.
Равновесие Нэша
Точка оптимальности, в которой ни генератор, ни дискриминатор не могут улучшить свою производительность, односторонне изменяя параметры, что указывает на сходимость обучения.
Кодирующая сеть (Энкодер)
Дополнительный компонент в вариантах BiGAN или ALI, который учит отображать реальные данные в латентное пространство, позволяя латентный вывод и реконструкцию.
Потеря циклической согласованности
Дополнительная функция потерь в CycleGAN, обеспечивающая сохранение содержимого при переводе между непарными доменами через циклы вперед-назад.
Спектральная нормализация
Техника регуляризации, ограничивающая спектральную норму весов дискриминатора, стабилизирующая обучение GAN путем контроля преобразования Липшица.
Постепенное наращивание
Стратегия обучения, при которой сети начинаются с изображений низкого разрешения и постепенно добавляют слои для увеличения разрешения, стабилизируя сходимость.
Вариационный автоэнкодер
Гибридная архитектура, объединяющая VAE и GAN, где VAE обеспечивает покрытие латентного пространства, а GAN улучшает визуальное качество генерируемых образцов.
Расстояние Фреше Inception
Количественная метрика оценки, измеряющая сходство между распределениями Inception-признаков реальных и сгенерированных изображений через расстояние Фреше.