Ликбез по ИИ: как работают генеративно-состязательные сети (GAN) в архитектуре

... изучаю нейросети в архитектуре, буду иногда делиться с вами теорией, от простого в глубины

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это архитектура глубокого обучения, которая состоит из двух нейросетей, обучающихся совместно в виде состязательной игры:

⚫️Генератор (Generator, G) создаёт данные на основе случайного шума — например, изображения, планы, карты. Генератор постепенно обучается создавать всё более реалистичные и правдоподобные архитектурные данные, которые должны «обмануть» дискриминатор.

⚫️Дискриминатор (Discriminator, D) — это нейросеть-классификатор, которая оценивает как реальные данные, так и данные, созданные генератором. Он пытается определить, какие данные являются настоящими, а какие — подделками.

Состязательный процесс обучения
⚫️Генератор пытается создавать данные, которые дискриминатор примет за реальные.
⚫️Дискриминатор учится всё лучше распознавать подделки генератора.
⚫️Этот процесс — игра с нулевой суммой — продолжается до тех пор, пока генератор не научится создавать очень реалистичные архитектурные объекты. В ходе обновляются веса обеих сетей.

Особенности архитектурных GAN

⚫️Учет пространственных и семантических особенностей: архитектурные данные имеют сложную структуру — например, планы должны соответствовать строительным нормам, фасады — быть связаны с конструкцией здания. Поэтому в генератор и дискриминатор часто включают сверточные слои (CNN), которые хорошо работают с изображениями и пространственными данными.

⚫️Использование условных GAN (Conditional GAN): чтобы генерировать планы с заданными параметрами (например, этажность, площадь, функциональное назначение), к генератору и дискриминатору подают дополнительные условия.

Пример работы GAN для архитектуры
⚫️На вход генератору подается случайный вектор шума и, возможно, условие (например, тип здания).
⚫️Генератор создает изображение плана или фасада.
⚫️Дискриминатор оценивает, насколько изображение реалистично, выдавая вероятность «настоящести».
⚫️Ошибка дискриминатора используется для обновления его весов, а также для обратного распространения ошибки в генератор, чтобы улучшить качество генерации.

Итог
В архитектуре GAN позволяют создавать новые архитектурные объекты и планы, которые выглядят реалистично и соответствуют заданным параметрам. Состязательное обучение генератора и дискриминатора обеспечивает непрерывное улучшение качества генерации.

За счет использования сверточных слоев и условных входов GAN адаптируются под сложные архитектурные данные — планы, фасады, 3D-модели, карты зонирования.

В следующий раз сделаю подборку GAN.