Deep Learning Modelle: Transformer, GAN & CNN

Deep Learning hat die Welt der Künstlichen Intelligenz revolutioniert, wobei es unterschiedliche Deep Learning Modelle gibt. Die verschiedenen Modelltypen wie Transformer, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sind dabei von besonderer Bedeutung. Doch welches Modell eignet sich wofür? In diesem Artikel vergleichen wir die drei Ansätze, erklären ihre Unterschiede und Anwendungen.

Was sind Transformer, GANs und CNNs?

Transformer

Transformer-Modelle wie GPT und BERT wurden ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt. Sie basieren auf dem Self-Attention-Mechanismus, der es ihnen ermöglicht, Zusammenhänge zwischen Wörtern oder Tokens in einem Satz effizient zu erkennen. Anwendungsbereiche sind 1. die Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) in Form von Chatbots, maschineller Übersetzung oder Textzusammenfassung. Weitere Möglichkeiten sind 2. die Bildunterschriftengenerierung (Vision Transformers) oder 3. das Moleküldesign in der Chemie.

Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNNs sind spezialisierte neuronale Netze für die Verarbeitung von Bilddaten. Wenn du genauer wissen möchtest, was CNNs sind, lies doch unseren Artikel zum Thema Convolutional Neural Networks. Anwendungsbereiche sind in der Bilderkennung die Objekterkennung oder die Gesichtserkennung, die Tumorerkennung in der Medizinischen Bildanalyse oder das Autonome Fahren in der Computer Vision.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander trainieren. Der Generator erstellt neue Daten, während der Diskriminator lernt, diese von echten Daten zu diskriminieren (deshalb Diskriminator) bzw. zu unterscheiden. Anwendungsbereiche sind z.B. in der Bildgenerierung die Erstellung realistischer Bilder (Deepfakes), Datenaugmentation (Verbesserung von Datensätzen) oder kreative Anwendungen in Kunst und Musik.

Vergleich: Transformer vs. CNNs vs. GANs

• Transformer:
  • Primäre Aufgabe: Sprachverarbeitung & Sequenzdaten
  • pro: kontextuelle Verknüpfungen
  • contra: hoher Rechenaufwand
  • Anwendung: NLP & Zeitreihenanalyse
• CNNs:
  • Primäre Aufgabe: Bildverarbeitung & Mustererkennung
  • pro: Extraktion visueller Merkmale
  • contra: begrenzte Anwendung auf sprachliche Daten
  • Anwendung: Computer Vision & Medizin
• GANs:
  • Primäre Aufgabe: Daten- & Bildgenerierung
  • pro: Erstellung neuer Daten
  • contra: Instabilität im Training
  • Anwendung: Kreativität & Datenaugmentation

Transformer: Revolution im Natural Language Processing (NLP) und mehr

Transformer haben traditionelle Ansätze wie RNNs und LSTMs weitgehend ersetzt. Dank Mechanismen wie Multi-Head Attention können sie komplexe Beziehungen innerhalb von Textdaten erkennen. Ein Beispiel dafür ist GPT-4, das in der Lage ist, sinnvolle und kreative Texte zu generieren. Mit der Weiterentwicklung von Vision Transformers („ViT“) können Transformer auch in der Bildverarbeitung eingesetzt werden. Außerdem werden Transformer zunehmend in Bereichen wie Moleküldesign, Genomanalyse und autonomes Fahren eingesetzt.

Convolutional Neural Networks: Spezialisten der Bildverarbeitung

CNNs sind und bleiben Spezialisten in der Bildverarbeitung. Mit Architekturen wie AlexNet, ResNet und EfficientNet sind sie die Grundlage für viele Anwendungen. Besonders im Gesundheitswesen ist die Verwendung von CNNs von herausragender Bedeutung, z. B. bei der Erkennung von Krebszellen in MRT-Scans. Vorteile sind, dass sie effizienter und weniger rechenintensiv als Transformer sind, wenn es um Bilderkennung geht. Allerdings nimmt die Effizienz von CNNs bei extrem komplexen Daten ab, und man kann Schwierigkeiten haben, langfristige Abhängigkeiten zu erkennen.

GANs: Kreativität neu definiert

Generative Adversarial Networks haben neue Möglichkeiten für kreative und datenbasierte Anwendungen geschaffen. Ein Beispiel ist die Erstellung hyperrealistischer Bilder, wie sie in der Gaming-Industrie oder bei Deepfakes genutzt werden. Vorteile von GANs sind die Erzeugung synthetischer Daten zur Verbesserung von KI-Modellen sowie die realistische Bild- und Videoerstellung. Ein Risiko, das zwangsläufig mit den Mehrwerten verbunden ist, ist, dass GANs für böswillige Zwecke wie Deepfakes missbraucht werden können. Zudem ist ihr Training oft instabil und ressourcenintensiv.

Fazit: Welches Modell für welche Anwendung?