método

Redes Generativas Antagónicas

Generative adversarial networks are a machine learning method where two neural networks compete to generate realistic synthetic data.
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Descripción

GAN es una arquitectura de dos redes neuronales que juegan un juego minimax: el generador G intenta engañar al discriminador D creando datos plausibles, mientras que D aprende a distinguir la falsificación. El equilibrio se alcanza cuando G reproduce la distribución de los datos reales con tal precisión que D ya no puede distinguir: su precisión cae al nivel de una suposición aleatoria (50%). Como en una carrera armamentista entre un fabricante de billetes falsos y un experto bancario, cada parte eleva el listón.

Historia

Propuestas por Ian Goodfellow y coautores (2014) como un método para entrenar modelos generativos sin modelar explícitamente la distribución de los datos. La idea se remonta a los juegos adversariales y la teoría del minimax. Rápidamente se popularizaron gracias a su capacidad de generar imágenes, sonido y video realistas. Modificaciones posteriores — DCGAN, StyleGAN, CycleGAN — resolvieron problemas de inestabilidad en el entrenamiento y mejoraron la calidad.

Cómo funciona

Durante el entrenamiento, G y D se actualizan por turnos. El discriminador recibe una muestra real y la salida del generador, y calcula su pérdida (función de error logístico). El generador ajusta sus pesos para maximizar el error del discriminador, es decir, para que la falsificación parezca real. Los gradientes de D fluyen a través de G, formando una representación latente. Problema: gradientes que se desvanecen si D es demasiado fuerte, por lo que a menudo se utilizan funciones de pérdida no estándar (Wasserstein GAN).

En la práctica

Generación de rostros fotorrealistas, diseño de prendas de vestir, mejora de imágenes médicas: en cualquier lugar donde sea necesario completar detalles de manera plausible.

Dato curioso

Los deepfakes más impactantes y la restauración de películas antiguas se deben precisamente a las GAN.

Concept graph →

Fórmulas

$$\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z}[\log(1 - D(G(z)))]$$
Adversarial training objective for generative adversarial networks.
Qué hay en la fórmula
xvariabledata sample — sample
zvariablelatent variable sample — latent variable
D(x)variablediscriminator output for real data — discriminator output
G(z)variablegenerator output for latent variable — generator output
V(D,G)variablevalue function of the game — value function
min_Goperadorminimize with respect to generator parameters — minimization over generator
max_Doperadormaximize with respect to discriminator parameters — maximization over discriminator
E_{x~p_data}operadorexpectation over the empirical data distribution — expectation over data distribution
E_{z~p_z}operadorexpectation over the latent prior distribution — expectation over latent distribution
logoperadornatural logarithm — logaritmo
\min_g\max_dv(d,g)=\mathbb{e}_{x\simp_{data}}[\logd(x)]+\mathbb{e}_{z\simp_z}[\log(1-d(g(z)))] · 2606.27227

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