São arquiteturas algorítmicas que usam duas redes neurais, colocando uma contra a outra para gerar novas instâncias sintéticas de dados que podem passar por dados reais. Eles são amplamente utilizados na geração de imagens, geração de vídeo e geração de voz.
Exemplo de um site que usa a tecnologia GANs para gerar rostos humanos que ainda não existem:
• thispersondoesnotexist.com
Generative Adversarial Networks.pdf
518 KB
Conceito relativamente novo no Machine Learning, introduzido pela primeira vez em 2014:
• https://www.scihive.org/paper/1406.2661
• https://www.scihive.org/paper/1406.2661
A arquitetura GANs é composta por dois modelos algoritimos:
• Modelo Gerativo: pega valores de entrada aleatórios e os transforma em imagens através de um rede neural convolucional profunda.
• Modelo Discriminativo: avalia sua autenticidade, decide se cada instância de dados que ele analisa pertence ou não ao conjunto de dados de treinamento real.
• Modelo Gerativo: pega valores de entrada aleatórios e os transforma em imagens através de um rede neural convolucional profunda.
• Modelo Discriminativo: avalia sua autenticidade, decide se cada instância de dados que ele analisa pertence ou não ao conjunto de dados de treinamento real.
O gerador tenta enganar o discriminador enquanto o discriminador está tentando não ser enganado pelo gerador. À medida que os modelos são treinados, ambos os métodos são aprimorados até um ponto em que as imagens criadas artificialmente são indistinguíveis das reais.
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• Promovendo animação no rosto da Mona Lisa
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🇧🇷 Drone advertindo chineses que não usam máscara.
🇺🇸 Drone warning chinese who do not wear a mask.
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Torigon Cyber Security
http://torigonsn3d63cldhr76mkfdzo3tndnl2tftiek55i2vilscufer6ryd.onion
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