Генеративно-состязательные сети

Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) — это подход в машинном обучении, позволяющий генерировать новые данные, похожие на оригинальный набор данных. 

GAN состоит из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор генерирует новые синтетические данные, а дискриминатор пытается отличить с генерированные данные от реальных. Эти сети соревнуются друг с другом в процессе обучения.

По мере обучения генератор становится лучше в создании реалистичных данных, которые сложно отличить от настоящих, а дискриминатор улучшается в их различении. 

GAN могут генерировать изображения, видео, текст и другие мультимедийные данные. Их применяют для:

- Генерации фото  реалистичных изображений

- Восстановления деталей или недостающих частей изображений

- Преобразования изображений из одного домена в другой

- Генерации реалистичных видео и анимации персонажей

GAN являются мощным методом машинного обучения с огромным потенциалом для генеративного моделирования данных.