ДОСЛІДЖЕННЯ ОСНОВНИХ АСПЕКТІВ ЗАСТОСУВАННЯ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ В МАШИННОМУ НАВЧАННІ

Анотація

У даній роботі досліджуються фундаментальні характеристики та способи застосування генеративних моделей глибокого навчання в машинному навчанні. З метою визначення та аналізу особливостей реалізації та застосування генеративних моделей проаналізовано чотири їх основні типи: авторегресійні моделі, які стали основою для великих мовних моделей; варіаційні автоенкодери, що використовують обмеження латентного простору; генеративні змагальні мережі, які застосовують навчання на основі дискримінатора; та дифузійні моделі, що реалізують підхід зменшення шуму. Кожен тип моделі представляє окремі методологічні рішення для завдання генерації об'єктів, які наближають розподіл ймовірностей заданого набору даних. Проведений аналіз сприяє розумінню того, як різні генеративні архітектури можуть бути ефективно використані в різних застосунках машинного навчання.

Дослідження демонструє практичне застосування цих моделей у різних галузях. У комп'ютерному зорі та мультимедіа вони довели свою ефективність для синтезу зображень, покращення роздільної здатності та генерації відео. Їх застосування поширюється на медичну сферу, де вони сприяють генерації синтетичних даних пацієнтів із дотриманням вимог конфіденційності. У дослідженні підкреслюється особлива корисність генеративних моделей у сценаріях розширення даних, особливо в галузях, де збір даних стикається з практичними чи етичними обмеженнями. Особлива увага приділяється механізму умовної генерації, який забезпечує взаємодію з процесом генерації природною мовою, що призвело до значних досягнень у застосуванні перетворення тексту в зображення та відео.