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プレミアムセネカキーボード 05.05.2024

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世界一高い天文台がオープン 04.05.2024

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ニューラルネットワークとニューラルネットワーク 15.11.2018

本物の写真といわゆる「フォトショップ」を見分けるのは簡単ですか? 場合によっては、誰もがこれを行うことができます。非常に明白な編集アーティファクトが画像に存在します。グラフィック編集がばかげたところまでもたらされた面白い写真のコレクションさえあります。しかし、彼らが言うように、現実と偽物を区別することがほとんど不可能なような写真もあります。

特別な技術は、実際の写真と「フォトショップ」を区別するのに役立ちます。それらのいくつかは、元のグラフィックデータのテクニカル分析に基づいています。事実は、さまざまなグラフィックツールが目に見えない痕跡を画像に残すということです. したがって、画像の変更の痕跡を見つけたり、XNUMX つの画像がいくつかの別々の部分から組み立てられていることを示したりすることができます。たとえグラフィカルな観点からはインストールが完全に行われたとしてもです。

比較的最近、新しいタイプの高品質の「偽物」、つまり機械学習手法を使用して生成された画像が登場しました。言い換えれば、ニューラルネットワークは、実際の画像と非常によく似た画像を作成することを学習した、または教えたということです。それらの識別の問題は、比喩的に言えば、結果がさまざまな部分から一緒に接着される古典的な「フォトショップ」とは異なり、ニューラルネットワークはほとんどゼロから完全な画像を作成できるという事実にあります. 敵対的生成ネットワークと呼ばれるタイプのニューラルネットワークは、この種のタスクに特に適しています。

このようなネットワークは、実際には XNUMX つのネットワークで構成されています。XNUMX つ目は生成的で画像の作成を学習し、もう XNUMX つの識別的ネットワークは最初のネットワークによって作成された画像と「実際の」画像を区別することを学習します。この競争力のある作業の結果、生成ネットワークは、場合によっては人が実際の画像と区別できない画像を作成できます。特に印象的なのは、人間の顔の生成に関するニューラルネットワークの作業の結果です。

ニューヨーク州立大学 (韓国) の研究者は、人間の顔の画像がニューラルネットワークによって生成されたものか、それとも本物の写真かを高い精度で判断する機械学習手法に基づく新しい手法を開発しました。研究者によって訓練されたニューラルネットワークは、合成の顔と実際の人物の写真との違いにうまく対処しました。

生成的な敵対的ネットワークの運用の結果は常に、高品質の最終結果を得ることを目的とした何らかの妥協案であり、いずれかのネットワークの 100% の勝利ではありません。一方、違いだけを探すネットワークは、人間の目には見えない敵対的生成ネットワークの動作の痕跡を見つけることで、これを非常に効率的に行うことを学習できます。

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