L'avis d'un développeur : Automates cellulaires neuronaux à haute résolution
L'art et les mathématiques se rencontrent dans l'apprentissage automatique.
Les automates cellulaires utilisent une grille de cellules. Chaque cellule change d'état en fonction de règles fixes. Le Jeu de la vie de Conway est un exemple célèbre. On suit des règles simples pour créer des motifs complexes.
Les automates cellulaires neuronaux (NCA) changent la donne. Au lieu de règles fixes, un réseau de neurones apprend les règles à partir de données. Le réseau prédit l'état suivant d'une cellule en observant ses voisines. Cela produit des visuels complexes et surréalistes.
Générer des images à haute résolution est difficile. À mesure que la grille s'agrandit, les mathématiques deviennent trop complexes pour le réseau.
J'utilise une technique appelée pixel shuffle pour résoudre ce problème.
- Je réduis la résolution de la grille (downsampling).
- J'entraîne le réseau sur cette grille plus petite.
- J'augmente la résolution de la sortie (upsampling) pour obtenir une image haute résolution.
Vous pouvez implémenter cela en utilisant PyTorch. Voici une manière simple de structurer un modèle NCA :
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class NCA(nn.Module):
def __init__(self):
super(NCA, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.conv(x))
x = torch.max_pool2d(x, 2)
x = torch.relu(self.conv(x))
x = torch.max_pool2d(x, 2)
return x
Les NCA permettent de combler le fossé entre le code et l'art numérique. C'est un domaine actif pour la visualisation scientifique et la conception créative.
Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi