{"id":168597,"date":"2023-02-22T10:14:46","date_gmt":"2023-02-22T09:14:46","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=168597"},"modified":"2023-10-29T20:15:43","modified_gmt":"2023-10-29T19:15:43","slug":"was-ist-ein-conditional-generative-adversarial-network-cgan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-conditional-generative-adversarial-network-cgan","title":{"rendered":"Was ist ein Conditional Generative Adversarial Network (cGAN)?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"168597\" class=\"elementor elementor-168597\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-603c7e6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"603c7e6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12ad248e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"12ad248e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h3>Conditional GAN oder cGAN ist ein Modell, das im Deep Learning, einem Ableger des maschinellen Lernens, verwendet wird. Es erm\u00f6glicht eine genauere Generierung und Unterscheidung von Bildern, um Maschinen zu trainieren und ihnen zu erm\u00f6glichen, selbstst\u00e4ndig zu lernen. Die Idee von cGAN wurde erstmals 2014 von Mehdi Mirza und Simon Osindero ver\u00f6ffentlicht.<\/h3>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b41c6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b41c6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um zu verstehen, was ein cGan ist, muss man sich zun\u00e4chst mit <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\"><strong>Deep Learning<\/strong><\/a> vertraut machen.<\/p><p>Bei diesem Verfahren wird ein Computerprogramm mit Tausenden von Daten gef\u00fcttert, damit es lernen kann, diese zu erkennen.<\/p><p>Ein erster Trainingsansatz ist das <strong>Generative Adversarial Network (GAN),<\/strong> das generative antagonistische <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\">Netzwerk<\/a>.<\/p><p>Ein GAN erm\u00f6glicht einen Dialog zwischen zwei Netzwerken, dem Generator und dem Diskriminator.<\/p><p>Auf der einen Seite erzeugt der Generator falsche Bilder, die so realistisch wie m\u00f6glich sein sollen, um das gegnerische Netzwerk, den Diskriminator, zu t\u00e4uschen.<\/p><p>Auf der anderen Seite beobachtet der Diskriminator Bilder, die sowohl vom Generator als auch von einer Datenbank stammen.<\/p><p>Er muss entscheiden, welche <strong>Bilder aus der Datenbank<\/strong> stammen (und sie als wahr kennzeichnen) und welche Bilder vom Generator erzeugt wurden (und somit falsch sind).<\/p><p>Wenn der <strong>Diskriminator<\/strong> die falschen Bilder richtig als falsch und die richtigen als richtig einstuft, wird er mit positivem Feedback belohnt, wenn er bei seiner Arbeit versagt, erh\u00e4lt er negatives Feedback.<\/p><p>Nach und nach wird er mithilfe des <strong>Descending-Gradient-Algorithmus<\/strong> den Datenumfang bestimmen, der es ihm erm\u00f6glicht, ein wahres Bild zu erkennen, aus seinen Fehlern zu lernen und sich zu verbessern.<\/p><p>So wird er sich nach und nach verbessern und immer relevantere Objekte erstellen<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6939960c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6939960c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-250d6a4e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"250d6a4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">cGAN oder wie man die Leistung des Generators und des Diskriminators maximiert<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36130005 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"36130005\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Mit einem <strong>Conditional Gan<\/strong> ist es m\u00f6glich, genauere Informationen, sogenannte Class Labels, an den Generator und den Diskriminator zu senden, um ihre Datenproduktion zu steuern. Diese Informationen pr\u00e4zisieren die Daten, die der <strong>Generator<\/strong> und der Diskriminator produzieren, damit sie schneller zum gew\u00fcnschten Ergebnis kommen.<\/p><p>Die Labels lenken die Produktion des Generators, damit er pr\u00e4zisere Daten erzeugen kann. Anstatt z. B. Bilder von Kleidungsst\u00fccken zu produzieren, wird er Bilder von Hosen, Jacken oder Socken produzieren, je nachdem, welches Label ihm zur Verf\u00fcgung gestellt wird.<\/p><p>Auf der Seite des <strong>Diskriminators<\/strong> werden die Labels es dem Netzwerk erm\u00f6glichen, besser zwischen echten Bildern und falschen Bildern, die der Generator liefert, zu unterscheiden. Dadurch wird das <strong>System effizienter.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a8bb595 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3a8bb595\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"483\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/conditional-gan-1024x618.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-168599\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/conditional-gan-1024x618.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/conditional-gan-300x181.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/conditional-gan-768x463.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/conditional-gan.jpg 1520w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22a8f66a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"22a8f66a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4418d2bc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4418d2bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">cGAN und seine vielf\u00e4ltigen Einsatzm\u00f6glichkeiten im Bereich des maschinellen Lernens<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-114c296d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"114c296d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn du dir die Verwendung des <strong>Conditional GAN<\/strong> nicht vorstellen kannst, sind hier einige Beispiele, die dir helfen k\u00f6nnen. Das <strong>Conditional Generative Adversarial Network<\/strong> kann in folgenden F\u00e4llen sehr n\u00fctzlich sein:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7283208d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7283208d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Die \u00dcbersetzung von Bild zu Bild<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2de25276 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2de25276\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>cGANs erm\u00f6glichen es, Bilder durch die Ber\u00fccksichtigung zus\u00e4tzlicher Informationen, sogenannter Labels, weiterzuentwickeln. cGan hat die Entwicklung der <strong>Pix2Pix-Methode<\/strong> erm\u00f6glicht, deren Anwendungen die Rekonstruktion von Objekten anhand von Kanten, die Synthese von Fotos aus Labelkarten und das Einf\u00e4rben von Bildern erm\u00f6glichen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e10bc2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9e10bc2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Bilder aus Text erstellen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2df51360 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2df51360\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Mithilfe von <strong>cGAN<\/strong> ist es m\u00f6glich, qualitativ hochwertige Fotos auf der Grundlage eines Textes zu erstellen. Die Verwendung eines Textes und der Reichtum seines Vokabulars erm\u00f6glicht es, viel genauere <strong>computergenerierte Bilder zu erstellen.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-106ebdd4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"106ebdd4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Die Erzeugung von Videos<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1f7a7a14 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1f7a7a14\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Bei Videos kann der cGan auch <strong>zuk\u00fcnftige Bilder eines Videos<\/strong> auf der Grundlage einer Auswahl vorheriger Bilder vorhersagen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16e12516 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"16e12516\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Gesichter generieren<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17a94c22 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17a94c22\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>cGANs kann verwendet werden, um Bilder von <strong>Gesichtern mit bestimmten Attributen<\/strong> zu erzeugen, z. B. Haar- oder Augenfarbe.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a6cebec e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1a6cebec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-773e0c71 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"773e0c71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>cGAN stellt daher einen ganz besonderen Fortschritt dar, wenn man es mit <strong>GAN vergleicht.<\/strong> Er erm\u00f6glicht es Deep-Learning-Systemen, an Genauigkeit und Effizienz zu gewinnen. Eine kleine Revolution im Bereich des <strong>maschinellen Lernens,<\/strong> die die Karriere der beiden Erfinder Mehdi Mirza und Simon Osindero vorangetrieben hat. Sie arbeiten jetzt bei DeepMind, einem f\u00fchrenden Unternehmen in diesem Bereich.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4806b6ab elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4806b6ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mehr \u00fcber die Deep Learning Weiterbildung erfahren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Conditional GAN oder cGAN ist ein Modell, das im Deep Learning, einem Ableger des maschinellen Lernens, verwendet wird. 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Erfahre mehr \u00fcber cGAN und werde zum Data Scientist!\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-conditional-generative-adversarial-network-cgan\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Was ist ein Conditional Generative Adversarial Network (cGAN)?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Conditional GAN oder cGAN ist ein Modell, das im Deep Learning, einem Ableger des maschinellen Lernens, verwendet wird. 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