神经网络与神经网络。免费技术图书馆新闻

神经网络与神经网络

15.11.2018

将真实照片与所谓的“photoshop”区分开来是否容易？在某些情况下，每个人都可以这样做，图像中存在非常明显的编辑伪影。甚至还有一系列有趣的照片，其中图形编辑被带到了荒谬的地步。但也有这样的照片，正如他们所说，几乎不可能区分真假。

特殊技术有助于区分真实照片和“photoshop”。其中一些是基于对原始图形数据的技术分析。事实上，不同的图形工具会在图像中留下不可见的印记。因此，即使从图形的角度来看，安装是完美的，也可以找到图像更改的痕迹，或者显示一个图像是由几个单独的部分组合而成的。

相对最近，出现了一种新型的高质量“假”——使用机器学习方法生成的图像。换句话说，神经网络已经学会，或者更确切地说是教给它们，来创建与真实图像非常非常相似的图像。它们的识别问题在于，与经典的“Photoshop”不同，后者的结果，形象地说，是从不同的部分粘合在一起的，神经网络几乎可以从头开始创建完整的图像。一种称为生成对抗网络的神经网络特别擅长此类任务。

这样的网络实际上由两个网络组成：第一个是生成网络，学习创建图像，另一个是判别网络，学习区分第一个网络创建的图像和“真实”网络。由于这项竞争性工作，生成网络能够创建在某些情况下，一个人无法与真实图像区分开来的图像。特别令人印象深刻的是神经网络在人脸生成方面的工作成果。

纽约州立大学（韩国）的研究人员开发了一种基于机器学习方法的新方法，该方法将高度准确地确定人脸图像是由神经网络生成还是真实照片。研究人员训练的神经网络成功地应对了合成人脸和真人照片之间的差异。

生成对抗网络的运行结果始终是某种旨在获得高质量最终结果的妥协解决方案，而不是其中一个网络 100% 的胜利。而只寻找差异的网络可以通过寻找人眼不可见的生成对抗网络的操作痕迹来学习非常有效地做到这一点。

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