Розділ 1.8: Генеративні моделі та творчість

Генеративні моделі — це клас алгоритмів машинного навчання, які здатні генерувати нові дані, подібні до даних, на яких їх навчали. Останніми роками ці алгоритми стають все більш популярними завдяки своїй здатності генерувати реалістичні зображення, відео та навіть текст.

Історію генеративних моделей можна простежити до 1950-х років, коли були розроблені перші нейронні мережі. Однак лише у 1980-х дослідники почали досліджувати концепцію використання нейронних мереж для генеративних завдань.

На початку 1990-х років дослідники розробили новий тип нейронної мережі під назвою машина Больцмана, яка була здатна вивчати розподіл ймовірностей набору вхідних даних. Цей прорив призвів до розробки нового типу генеративної моделі під назвою Обмежена машина Больцмана (RBM), яку можна було використовувати для створення нових даних, подібних до даних навчання.

На початку 2000-х років дослідники розробили новий тип генеративної моделі під назвою Variation Autoencoder (VAE). VAE — це нейронні мережі, які можна навчити генерувати нові дані шляхом кодування вхідних даних у представлення нижчої розмірності, а потім декодування представлення назад у вихідні дані.

У 2014 році дослідники з Google розробили новий тип генеративної моделі під назвою Generative Adversarial Network (GAN). GAN складаються з двох нейронних мереж: мережі генератора, яка генерує нові дані, і мережі дискримінатора, яка намагається відрізнити згенеровані дані від реальних. Мережа генератора навчена створювати дані, які неможливо відрізнити від реальних даних, тоді як мережа дискримінатора навчена правильно ідентифікувати згенеровані дані.

З моменту розробки GAN спостерігалося швидке зростання досліджень генеративних моделей, і вони використовувалися в широкому діапазоні застосувань, включаючи генерацію зображень і відео, генерацію тексту та генерацію музики. Генеративні моделі також використовувалися в творчих сферах, таких як мистецтво та музика, де їх використовували для створення нових та інноваційних творів.

Розробка генеративних моделей була зумовлена досягненнями в алгоритмах глибокого навчання, обчислювальною потужністю та доступністю великих наборів даних. Оскільки ці технології продовжують вдосконалюватися, ймовірно, що генеративні моделі продовжуватимуть відігравати все більш важливу роль у таких сферах, як мистецтво, музика та розваги, а також у наукових і промислових застосуваннях.