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ベストAutoML: 手間なしモデル構築の包括的ガイド

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Misskey AI

自動機械学習(AutoML)の概要

AutoMLの定義と重要性

自動機械学習(AutoML)は、機械学習分野の民主化を目指す革新的なアプローチです。効果的なAIモデルの構築とデプロイに関わる複雑で時間のかかるタスクを自動化するものです。従来の機械学習ワークフローでは、データサイエンティストやエンジニアが手動で、データ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニング、モデル評価などの一連のステップを行う必要がありました。このプロセスは非常に労力を要し、豊富なドメイン知識と高度な技術スキルが必要でした。

AutoMLはこの課題に取り組み、これらの重要なステップを自動化することで、機械学習の活用にML専門家を必要としないようにしています。モデル開発ライフサイクル全体を自動化することで、より迅速な実験、効率的なリソース活用、幅広いモデリングアプローチの探索が可能になります。その結果、高性能で本番稼働可能なAIモデルを迅速に開発し、実際のビジネス価値を生み出すことができます。

AutoMLの主な利点と課題

AutoMLの台頭により、機械学習の活用に関して以下のような主な利点が生まれています:

  1. AIの民主化: AutoMLツールにより、機械学習の利用にコーディングやML専門知識が不要になり、ドメイン専門家やビジネスユーザーでも活用できるようになりました。

  2. 効率性と生産性の向上: モデル開発の反復的で時間のかかるタスクを自動化することで、開発ライフサイクル、AutoMLにより、データサイエンスチームは高度な戦略的作業に集中し、AI駆動ソリューションの提供を加速することができます。

  3. 多様なモデリングアプローチの探索: AutoMLプラットフォームは、さまざまなアルゴリズム、アーキテクチャ、ハイパーパラメータの設定を自動的に探索することができ、手動プロセスでは見逃されていた最適なモデルの発見につながります。

  4. 市場投入までの時間の短縮: AutoMLの自動化された性質により、組織はマシンラーニングモデルをすばやくプロトタイプ化、テスト、展開することができ、AI駆動の製品やサービスを市場に投入するまでの時間を短縮することができます。

ただし、AutoMLの採用にはいくつかの重要な課題があり、組織はそれらに対処する必要があります。

  1. モデルの説明可能性と解釈可能性の維持: AutoMLの自動化された性質により、生成されたモデルの内部動作を理解することが困難になる可能性があり、これは重要な用途や規制産業では不可欠です。

  2. データの品質と関連性の確保: AutoMLツールは入力データの品質と関連性に大きく依存しており、組織は最良の結果を得るために堅牢なデータ管理慣行に投資する必要があります。

  3. 自動化とヒトの専門知識のバランス: AutoMLは多くの技術的タスクを自動化できますが、問題設定、特徴量エンジニアリング、モデル選択などのタスクにはヒトの監視と専門知識が不可欠です。

  4. バイアスと公平性の懸念への対処: 自動化されたマシンラーニングモデルは、訓練データに存在する社会的バイアスを無意識に永続化または増幅する可能性があり、慎重な監視と緩和戦略が必要です。

組織がAutoMLの恩恵を活用しようとする際は、これらの課題を慎重に管理し、これらの強力なツールをAIおよびデータサイエンスのワークフローに正常に統合するための包括的な戦略を策定する必要があります。

人気のあるAutoMLフレームワークとプラットフォーム

需要が高まっています。自動機械学習の需要の高まりにより、堅牢で機能豊富なAutoMLフレームワークやプラットフォームが開発されてきました。以下に、最も著名なものをいくつか紹介します。

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoMLは、機械学習の専門知識が少なくても高品質なモデルを訓練できるようにするマシンラーニング製品のスイートです。このプラットフォームは、構造化データ用のAutoML Tables、画像認識用のAutoML Vision、テキスト解析用のAutoML Natural Language、ビデオ処理用のAutoML Video Intelligenceなど、さまざまなAutoMLサービスを提供しています。Google Cloud AutoMLは、同社の機械学習に関する豊富な経験を活かし、カスタムAIモデルの構築とデプロイを簡単に行えるノーコードのインターフェイスを提供しています。

Amazon SageMaker Autopilot

Amazon SageMaker Autopilotは、AWS SageMakerプラットフォーム内のAutoML機能で、機械学習モデルを自動的に構築、訓練、デプロイするように設計されています。Autopilotは入力データを分析し、最適なアルゴリズムを選択し、モデルのハイパーパラメータを最適化することで、ユーザーが広範な機械学習の専門知識を持たなくても高性能なモデルを素早く生成できるようにしています。また、このプラットフォームはモデルのパフォーマンスと解釈可能性に関する洞察も提供し、責任あるAI開発をサポートしています。

Microsoft Azure Automated ML

Microsoft Azure Automated MLは、コードを書くことなくマシンラーニングモデルを構築、訓練、デプロイできるクラウドベースのAutoMLサービスです。このプラットフォームは自動的に様々なアルゴリズムとハイパーパラメータを探索し、与えられた問題とデータに最適なモデルを選択します。Azure Automated MLはデータ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル解釈などの機能も提供し、組織がマシンラーニングの力を活用するための包括的なソリューションとなっています。

H2O.ai AutoML

H2O.ai AutoMLは、データ前処理からモデル構築まで機械学習のワークフロー全体を自動化するオープンソースのAutoMLプラットフォームです。モデル選択とハイパーパラメータチューニング。このプラットフォームは、教師あり学習と教師なし学習を含む幅広いアルゴリズムをサポートし、構造化データ、非構造化データ、時系列データを処理することができます。H2O.ai AutoMLは高スケーラビリティを備えており、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境にデプロイできるように設計されています。

Sklearn-Genetic-opt

Sklearn-Genetic-optは、遺伝的アルゴリズムをscikit-learnの機械学習フレームワークと統合し、AutoMLソリューションを提供するPythonライブラリです。このライブラリは、任意のscikit-learn推定器のハイパーパラメータを自動的に最適化し、与えられた問題に対して最高のパフォーマンスを発揮するモデル構成を見つけ出します。Sklearn-Genetic-optは特に小規模から中規模のデータセットに適しており、既存のデータサイエンスワークフローに簡単に統合できます。

これらはマーケットにある多数のAutoMLフレームワークとプラットフォームの一部の例にすぎません。各ソリューションには独自の特徴、長所、対象用途があり、組織は自身のニーズと制約を慎重に評価して、最適なAutoMLツールを選択する必要があります。

適切なAutoMLソリューションの選択

組織にとって適切なAutoMLソリューションを選択するのは複雑な課題です。考慮すべき主な側面は以下の通りです。

検討すべき要因

使いやすさ

AutoMLの主な利点の1つは、ドメイン専門家やビジネス分析者など、より幅広いユーザーが機械学習を利用できるようにすることです。したがって、AutoMLプラットフォームの使いやすさとユーザーフレンドリーさは重要な要因です。直感的なインターフェース、ガイド付きのワークフロー、最小限のコーディング要件を備えたソリューションを探しましょう。

既存のワークフローとの統合

組織の既存のデータおよび機械学習ワークフローとの seamless な統合は、スムーズな導入を確保するために不可欠です。オートMLの評価。プラットフォームのデータソース、共同作業ツール、デプロイメント環境との接続機能、一般的なデータ形式やモデルのシリアル化標準のサポートを評価してください。

サポートされるデータ型とモデル

さまざまなオートMLプラットフォームは、構造化データ、非構造化データ、時系列データなどのさまざまなデータ型や、さまざまな機械学習アルゴリズムやモデルアーキテクチャをサポートする機能が異なる可能性があります。選択するオートMLソリューションが、ユースケースの特定のデータおよびモデリングの要件に対応できることを確認してください。

カスタマイズと説明可能性

オートMLによる自動化は大きな利点ですが、ミッションクリティカルなアプリケーションや規制産業では、一定レベルのカスタマイズと解釈可能性が依然として必要とされます。モデルの内部構造の分析、特徴量の重要度分析、自動プロセスの上書きや微調整が可能なオートMLプラットフォームを探してください。

コストとスケーラビリティ

オートMLプラットフォームの価格設定とスケーラビリティを検討してください。これらの要因は長期的な実現可能性と総所有コストに大きな影響を及ぼします。プラットフォムの価格モデル、リソース消費、データ量やモデルの複雑さの増加への対応能力を評価してください。

これらの要因を慎重に評価することで、組織は特定の要件、既存のインフラストラクチャ、長期的な目標に最も適したオートMLソリューションを選択できます。

オートMLのための最適なデータ準備

オートMLの成功は、入力データの品質と関連性に大きく依存します。最良の結果を得るためには、データの前処理と特徴量エンジニアリングが不可欠です。オートMLの最適なパフォーマンスのためのデータ準備の際の主な考慮事項は以下の通りです。

データの前処理とクリーニング

データが清潔、一貫性があり、エラーや欠損がないことを確認してください。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードについては、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

値を提供します。欠損データの処理、外れ値の除去、特徴量の正規化やスケーリングなど、標準的なデータ前処理タスクを実行してください。この工程は、AutoMLプラットフォームがデータから効果的に学習し、正確なモデルを生成するために不可欠です。

特徴量エンジニアリングと選択

特徴量エンジニアリング、つまり生データから新しい特徴量を作成する工程は、機械学習モデルのパフォーマンスに大きな影響を与えます。AutoMLプラットフォームには自動の特徴量エンジニアリング機能が含まれていることが多いですが、ドメイン知識に基づいて手動で関連する特徴量を作成することで、さらに工程を強化できます。また、特徴量選択の手法を使うことで、最も情報的な特徴量のサブセットを特定し、モデルの正確性と効率性を向上させることができます。

不均衡データセットの扱い

多くの実世界のデータセットでは、ある1つのクラスが他のクラスに比べて大幅に過小表現されている、いわゆる「クラス不均衡」が見られます。これは機械学習モデルにとって課題となり、マイノリティクラスの性能が低下する可能性があります。AutoMLプラットフォームには、オーバーサンプリング、アンダーサンプリング、クラスの重み付けなど、不均衡データセットを扱うための組み込み戦略が用意されていることが多いです。プラットフォームの機能を評価し、適切な手法をデータに適用することを検討してください。

トレーニングと評価のためのデータ分割

適切なデータ分割は、AutoMLモデルのパフォーマンスを正確に評価するために不可欠です。通常、データをトレーニング、検証、テストの3つのセットに分割します。トレーニングセットはモデルの学習に使用し、検証セットはハイパーパラメータのチューニングとモデル選択に使用し、テストセットは最終的なモデル評価に使用します。多くのAutoMLプラットフォームは、このデータ分割プロセスを自動的に処理できますが、使用事例と評価要件に合わせて、アプローチを確認する必要があります。

これらのデータ準備のベストプラクティスに従うことで、AutoMLを効果的に活用できるようになります。自動機械学習ライフサイクルの自動化

AutoMLの主な利点の1つは、データの取り込みからモデルの展開とモニタリングまで、機械学習のライフサイクル全体を自動化できることです。この過程をどのように簡素化できるかを見ていきましょう。

自動データ取り込みと変換 AutoMLプラットフォームは、さまざまなデータソースとの円滑な統合を提供し、自動的にデータを取り込み、前処理を行うことができます。これには、データベース、クラウドストレージ、その他のデータリポジトリへの接続、データクリーニング、特徴量エンジニアリング、欠損値の処理などの一般的なデータ変換タスクが含まれます。

例えば、Google Cloud AutoMLのAutoML Tablesサービスは、CSVファイル、BigQueryデータセット、Google Cloud Storageバケットなど、さまざまなソースから構造化データを自動的に取り込むことができます。そして、プラットフォームがデータを分析し、モデルトレーニングの準備に適した変換を提案します。

自動モデル選択とハイパーパラメータチューニング AutoMLの中核は、最適なマシーンラーニングアルゴリズムを自動的に選択し、その性能を最大化するためにハイパーパラメータをチューニングするプロセスです。AutoMLプラットフォームは、ベイズ最適化、進化アルゴリズム、強化学習などの高度な手法を使って、広範なモデル構成を効率的に探索し、特定のデータセットと問題に最適なモデルを見つけ出します。

Microsoft Azure Automated MLは、意思決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワークなどのさまざまなアルゴリズムを自動的に試し、それらのハイパーパラメータをチューニングして、最適なモデルを見つけ出します。このプラットフォームは、モデルの性能と各特徴の重要性に関する洞察を提供し、意思決定プロセスの理解を助けます。

自動モデルトレーニングと展開データの準備とモデル選択プロセスが完了すると、AutoMLプラットフォームは自動的にトレーニングと選択したモデルの評価を処理することができます。これには、データをトレーニング、検証、テストセットに分割したり、モデルをトレーニングしたり、さまざまなメトリクスを使ってパフォーマンスを評価したりするなどのタスクが含まれます。

例えば、Amazon SageMaker Autopilotは、さまざまなアルゴリズムやハイパーパラメータの設定を使って、複数のモデルを並行してトレーニングすることができます。そして、プラットフォームは検証セットでモデルのパフォーマンスを評価し、最も優れたモデルを選択してデプロイします。

自動モデルのデプロイと監視

AutoMLライフサイクルの最終ステップは、選択したモデルの自動デプロイと監視です。AutoMLプラットフォームは、トレーニングされたモデルを本番環境で使えるアーティファクトにパッケージ化し、既存のアプリケーションやインフラストラクチャに統合することで、スムーズなデプロイを実現します。

さらに、多くのAutoML ソリューションは、継続的なモデル監視機能を提供し、パフォーマンスの劣化やデータのドリフトを警告し、必要に応じて簡単にモデルの再トレーニングと再デプロイができるようにしています。これにより、時間の経過とともにマシンラーニングモデルの正確性と信頼性を維持することができます。

AutoMLプラットフォームによってこれらの重要なステップを自動化することで、効果的なAIソリューションを開発・デプロイするために必要な時間と労力を大幅に削減し、組織がマシンラーニングの力を迅速に活用できるようになります。

AutoMLの最適化テクニック

AutoMLは、マシンラーニングプロセスを自動化するために、さまざまな高度なテクニックを活用しています。ここでは、主要なAutoMLフレームワークで使用されているいくつかのキーテクニックについて説明します。

ベイズ最適化

ベイズ最適化は、マシンラーニングモデルのハイパーパラメータ空間を効率的に検索するための強力な手法です。ガウス過程などの確率モデルを使って、目的関数(例えばモデルのパフォーマンス)を推定し、.### 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks, CNNs)

畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks, CNNs) は、特に画像やビデオなどの視覚データの処理と分析に適した特殊なタイプのニューラルネットワークです。CNNは、人間の視覚野の構造に着想を得ており、ニューロンが視野の重複する領域に反応するように配置されています。

CNNの主要な構成要素は以下の通りです:

  1. 畳み込み層 (Convolutional Layers): これらの層は、入力画像に対して学習可能なフィルタを適用し、各フィルタが画像から特定の特徴を抽出します。この処理の出力は特徴マップで、特徴間の空間的な関係を表します。

  2. プーリング層 (Pooling Layers): これらの層は特徴マップの空間的な次元を縮小し、ネットワークのパラメータ数を減らし、入力の小さな変化に対してモデルをより頑健にします。

  3. 全結合層 (Fully Connected Layers): これらの層は従来のニューラルネットワークの隠れ層と似ており、畳み込みおよびプーリング層によって抽出された特徴を分類するために使用されます。

以下は、画像分類のための簡単なCNN構造の例です:

import torch.nn as nn
 
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        # 入力チャンネル数3、出力チャンネル数16、カーネルサイズ3、ストライド1、パディング1の畳み込み層
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        # カーネルサイズ2、ストライド2のMaxプーリング層
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 入力チャンネル数16、出力チャンネル数32、カーネルサイズ3、ストライド1、パディング1の畳み込み層
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        # カーネルサイズ2、ストライド2のMaxプーリング層
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 入力特徴数32*7*7、出力特徴数128の全結合層
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128)
        # 入力特徴数128、出力特徴数10の全結合層
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
 
```python
# この例では、CNNモデルに2つの畳み込み層、2つのプーリング層、2つの全結合層があります。
# 畳み込み層は入力画像から特徴を抽出し、プーリング層は特徴マップの空間次元を削減し、
# 全結合層は特徴を分類します。
 
# CNNの構造を示す図は以下の通りです:
 

+---------------+ | 入力画像 | +---------------+ | +---------------+ | 畳み込み層 | +---------------+ | +---------------+ | プーリング | | 層 | +---------------+ | +---------------+ | 畳み込み層 | +---------------+ | +---------------+ | プーリング | | 層 | +---------------+ | +---------------+ | 全結合層 | +---------------+ | +---------------+ | 全結合層 | +---------------+ | +---------------+ | 出力 | +---------------+


# 再帰型ニューラルネットワーク (RNN)

再帰型ニューラルネットワーク (RNN) は、テキスト、音声、時系列データなどの順序性のあるデータを処理するのに適したニューラルネットワークの一種です。
フィードフォワードニューラルネットワークとは異なり、RNNは各時間ステップで更新される隠れ状態を維持し、過去の入力情報を利用できます。

RNNの主な構成要素は以下の通りです:

1. **入力**: テキストの単語列や時系列データなどの入力データ
2. **隠れ状態**: RNNの内部状態で、各時間ステップで更新される
3. **出力**: 各時間ステップでの出力
```入力とその前の隠れ状態。
3. **出力**: RNNによって各時間ステップで生成される出力。

以下は、テキスト生成のための簡単なRNNの例です:

```python
import torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        # 入力と前の隠れ状態を結合する
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        # 隠れ状態を更新する
        hidden = self.i2h(combined)
        # 出力を生成する
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        # 隠れ状態を初期化する
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

この例では、RNNモデルには1つの隠れ層があり、隠れサイズが指定されています。forward関数は入力と前の隠れ状態を受け取り、出力と更新された隠れ状態を返します。initHidden関数は隠れ状態をゼロのテンソルで初期化します。

以下の図は、RNNの構造を示しています:

+---------------+
|   入力 (x_t)  |
+---------------+
        |
+---------------+
|     RNNセル   |
+---------------+
        |
+---------------+
|   出力 (y_t)  |
+---------------+
        |
+---------------+
|   隠れ状態   |
|     (h_t)     |
+---------------+

この図では、入力x_tがRNNセルに渡され、隠れ状態h_tが更新され、出力y_tが生成されます。隠れ状態は次の時間ステップのためにRNNセルに渡されるため、RNNは過去の入力と出力を記憶することができます。

長短期記憶 (LSTM)

長短期記憶 (LSTM) は、系列データの長期依存関係を効果的に学習および記憶できるRNNの一種です。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

伝統的なRNNとは異なり、勾配消失問題に悩まされることがあるRNNとは異なり、LSTMはより複雑なセル構造を使用することで、前の時間ステップからの情報をより良く記憶し、活用することができます。

LSTMセルの主要な構成要素は以下の通りです:

  1. 忘却ゲート: 前のセル状態からどの情報を忘れるべきかを決定します。
  2. 入力ゲート: 現在の入力と前の隠れ状態から、どの新しい情報をセル状態に追加すべきかを決定します。
  3. セル状態: LSTMの長期メモリで、忘却ゲートと入力ゲートに基づいて各時間ステップで更新されます。
  4. 出力ゲート: 現在の入力、前の隠れ状態、およびセル状態から、出力に使用する情報を決定します。

以下は、テキスト分類のためのLSTMモデルの例です:

import torch.nn as nn
 
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, 4 * hidden_size)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input, hidden, cell):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        gates = self.i2h(combined)
        # 4つのゲートに分割する
        forget_gate, input_gate, cell_gate, output_gate = gates.chunk(4, 1)
        forget_gate = torch.sigmoid(forget_gate)
        input_gate = torch.sigmoid(input_gate)
        cell_gate = torch.tanh(cell_gate)
        output_gate = torch.sigmoid(output_gate)
        # セル状態の更新
        cell = (cell * forget_gate) + (cell_gate * input_gate)
        # 隠れ状態の更新
        hidden = output_gate * torch.tanh(cell)
        output = self.h2o(hidden)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden, cell
 
    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)
 
    def initCell(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

この例では、LSTMモデルには単一の隠れ層があります。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳していません。コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

指定されたhidden sizeを持つLSTMレイヤー。 forward関数は入力、前の隠れ状態、前の細胞状態を受け取り、出力、更新された隠れ状態、更新された細胞状態を返します。 initHiddeninitCell関数は隠れ状態と細胞状態をゼロのテンソルで初期化します。

LSTMセルの構造を示す図は以下の通りです:

+---------------+
|   Input (x_t) |
+---------------+
        |
+---------------+
|     LSTM Cell |
+---------------+
        |
+---------------+
|   Output (y_t)|
+---------------+
        |
+---------------+
|   Hidden State|
|     (h_t)     |
+---------------+
        |
+---------------+
|   Cell State  |
|     (c_t)     |
+---------------+

この図では、入力x_tがLSTMセルに渡され、忘却、入力、出力ゲートに基づいて隠れ状態h_tと細胞状態c_tが更新されます。隠れ状態と細胞状態は次のタイムステップのLSTMセルに再び入力されることで、LSTMが系列データの長期記憶を維持できるようになっています。

生成的対抗ネットワーク (GANs)

生成的対抗ネットワーク (GANs) は、画像、テキスト、音声などの新しいデータを生成するために使用される深層学習モデルの一種です。GANsは、生成器ネットワークと識別器ネットワークの2つのニューラルネットワークで構成され、対抗的なプロセスで学習されます。

GANの主要な構成要素は以下の通りです:

  1. 生成器ネットワーク: ランダムな入力(潜在ベクトルと呼ばれる)を受け取り、実データに似た新しいデータを生成します。
  2. 識別器ネットワーク: 入力(実データまたは生成データ)を受け取り、それが本物か偽物かを分類しようとします。

学習中、生成器ネットワークは識別器が偽物と判断するのが難しいデータを生成しようとし、一方で識別器ネットワークは生成データと実データを正確に区別しようとします。生成器ネットワークは、本物のデータと区別できないデータを生成することを学習します。この敵対的なプロセスにより、生成器ネットワークは本物のデータと区別できないデータを生成することができるようになります。

以下は、画像を生成するための簡単なGANアーキテクチャの例です:

import torch.nn as nn
 
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        # 潜在変数サイズを256に変換する全結合層
        self.fc1 = nn.Linear(latent_size, 256)
        # 256を512に変換する全結合層
        self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
        # 512を出力サイズに変換する全結合層
        self.fc3 = nn.Linear(512, output_size)
        # ReLUアクティベーション関数を使用
        self.activation = nn.ReLU()
 
    def forward(self, z):
        x = self.fc1(z)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc3(x)
        x = nn.Tanh()(x)
        return x
 
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 入力サイズを512に変換する全結合層
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 512)
        # 512を1に変換する全結合層
        self.fc2 = nn.Linear(512, .