Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В НИУ ВШЭ научили нейросеть учиться на несколько порядков эффективнее
Нейросетевые генеративные модели в последние годы достигли впечатляющих результатов, однако важной задачей остается повышение эффективности их работы. Исследователям факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Института искусственного интеллекта AIRI удалось оптимизировать обучение нейросети StyleGAN2, создающей реалистичные картинки, сократив число обучаемых параметров на четыре порядка. При этом качество полученных изображений осталось высоким.
Результаты работы представлены в докладе на конференции NeurIPS 2022. Современные модели умеют генерировать человеческие лица в таком качестве, что их не отличить от лиц настоящих людей, и в то же время эти лица — новые, то есть таких людей в мире никогда не существовало. Одним из многообещающих типов генеративных моделей стала GAN (Generative Adversarial Network) — генеративно-состязательная сеть. Это комбинация из двух нейронных сетей, одна из которых (генератор) производит образцы, а другая (дискриминатор) — старается отличить правильные образцы от неправильных. Так как генератор и дискриминатор имеют противоположные цели, между ними возникает антагонистическая игра, которая способствует быстрому достижению общей цели — созданию реалистичного изображения.
Основная проблема при обучении генеративных моделей — сбор большого количества изображений высокого качества. Для того чтобы научиться генерировать реалистичные лица в высоком разрешении, сети понадобится порядка 100 тысяч разнообразных лиц. К сожалению, собрать такой датасет сложно, особенно в некоторых ситуациях, когда, например, нужно получить портреты в стиле конкретного художника или персонажей из вселенной Pixar.
Однако даже в экстремальных случаях, когда доступно несколько примеров стилизованных изображений или только текстовые описания, есть методы для дообучения генеративной модели, которая изначально училась на большом датасете обычных изображений. «Ранее для адаптации генератора под новый домен (например, портреты в стиле Pixar) дообучали почти все параметры — это порядка 30 миллионов. Нашей целью было уменьшить их число, так как мы понимали, что не имеет смысла учить заново весь генератор, чтобы изменить только стиль созданного ранее изображения», — отметил Дмитрий Ветров, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ и ведущий научный сотрудник AIRI.
В статье HyperDomainNet: Universal Domain Adaptation for Generative Adversarial Networks ученые Центра глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ описали новый подход к дообучению генеративной модели StyleGAN2. Это генеративная нейросеть, которая преобразует случайный шум в реалистичную картинку. Исследователям удалось оптимизировать ее обучение, сократив число обучаемых параметров (весов) на четыре порядка за счет обучения дополнительного доменного вектора.
В архитектуре сети StyleGAN2 есть специальные трансформации (модуляции), с помощью которых входной случайный вектор контролирует семантические признаки выходного изображения, такие как пол, возраст и так далее. Ученые предложили обучать дополнительный вектор, который определяет домен выходных изображений через аналогичные модуляции.
«Если дополнительно обучать только такой доменный вектор, то домен генерируемых картинок меняется так же хорошо, как если бы мы дообучали все параметры нейронной сети. Это кардинально снижает число оптимизируемых параметров, так как размерность такого доменного вектора всего 6000, что на порядки меньше, чем 30 млн весов нашего генератора», — рассказал Айбек Аланов, первый автор статьи, стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ и научный сотрудник AIRI.
На основании полученных результатов ученые предложили первый метод мультидоменной адаптации, который позволяет адаптировать модель на несколько доменов сразу. Такая значительная оптимизация дообучения на новые домены сокращает время обучения и используемую память. С помощью такого метода можно обучить гиперсеть, которая имеет меньше параметров, чем исходный генератор, но хранит в себе сотни и даже тысячи новых доменов.
Telegram 
Дзен 
VK Онлайн-шопинг, доставка еды, мобильный банкинг и стриминг кино — часть повседневности. Мы почти не задумываемся, что делает все это возможным. Ответ — облачные технологии. За каждой покупкой, переводом или просмотром фильма работает невидимая инфраструктура, без которой современные цифровые сервисы попросту остановились бы. Рассказываем, как облака изменили нашу цифровую жизнь и стали незаметным мотором современной экономики.
Анализ более двух миллионов карт пациентов британских ветеринарных клиник показал, какие псы имеют повышенный риск острых кишечных расстройств — одной из распространенных проблем со здоровьем у четвероногих друзей человека.
В 2024 году в мире произошло самое большое количество войн и вооруженных конфликтов за всю историю наблюдений, которые ведут специалисты проекта Uppsala Conflict Data Program. Это учреждение занимается сбором и изучением данных об организованном насилии, войнах и военных конфликтах с 1946 года. Такая оценка озвучена в ежегодном докладе организации. При этом исследователи зафиксировали снижение общего числа погибших и рост случаев насилия против гражданского населения.
2020-е годы показали, что любая система международной торговли может быть разрушена в кратчайшие сроки. Ученые решили выяснить, какие государства в таких условиях смогут прокормить свое население, а какие — не совсем. Лидером, что неожиданно, оказалось очень небольшое государство с населением менее миллиона человек.
Инженер Эррол Маск заявил, что одновременно с вопросом о межпланетном перелете автоматически возникает вопрос о возвращении астронавтов на Землю.
Новое исследование с участием нескольких тысяч немецких подростков показало, что курение обычных или электронных сигарет, особенно сочетание этих практик, в сотни раз повышает вероятность знакомства тинейджеров с марихуаной.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно