GAN – Ein "Hello World", das Ziffern schreibt

Samsung präsentiert auf der High-Tech-Messe CES 2020 einen virtuellen Menschen. Die Webseite www.thispersondoesnotexist.com zeichnet Gesichter von Menschen, die es nicht gibt.

Aber wie funktioniert das eigentlich? Wie erfindet ein Computer künstliche Menschen und Bilder von Dingen.

Hier kommt eine besondere Form von neuronalen Netzen zum Einsatz: die sogenannten GANs (Generative Adversarial Networks). Die grundlegende Theorie der GANs ist verblüffen einfach und dadurch so genial.

Der Vortrag vermittelt einen leicht verständlichen Einstiegspunkt in GANs, und es wird ein "Hello World" in Keras und Python implementiert, das handgeschriebene Ziffern erfindet.

Im Detail beantwortet der Vortrag die folgenden Fragen:

1. Was ist der Trick von GANs?
Ich beginne den Vortrag mit einer sehr bildlichen Erklärung, was neuronale Netze im Allgemeinen tun und wie GANs im Speziellen funktionieren. Ganz bewusst wird auf jegliche mathematische Herleitung verzichtet.

2. Wie baut man ein GAN zusammen?
Ich zeige, wie man ein ganz einfaches GAN so zusammenbaut, dass man trotz jeder fehlender Optimierung bereits recht brauchbare Ergebnisse erhält. Dabei gibt es einige Kniffe zu beachten, die nötig sind, um ans Ziel zu gelangen.

3. Wie überprüft man die Qualität seines trainierten Netzes?
Um nicht nur einen visuellen Eindruck des Ergebnisses zu haben, werde ich zeigen, wie man die Qualität der Lösung quantitativ bewerten kann.

4. Wie optimiere ich die Lösung?
Zum Schluss zeige ich noch einige Erweiterungen, die das Ergebnis verbessern können. Damit sollte man einen guten ersten Einstieg in das Thema gefunden haben.

Vorkenntnisse

Keine speziellen Vorkenntnisse nötig

Lernziele

* Wie funktionieren GAN-Netze?
* Wie baue ich mir ein kleines Starter-Set auf, mit dem ich mich in die GANs einarbeiten kann?