Основные принципы работы Generative Adversarial Networks (GANs) основаны на взаимодействии двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. 12 Эти сети работают вместе, чтобы генерировать реалистичные данные и оценивать их подлинность. 1

Генератор создаёт новые образцы данных. 12 Он принимает на вход случайный шум или латентный вектор и генерирует синтетические данные, которые напоминают распределение целевых данных. 1

Дискриминатор действует как детектив или критик. 1 Его роль — различать реальные данные из обучающего набора и синтетические данные, созданные генератором. 1 Дискриминатор предоставляет обратную связь генератору, помогая ему улучшаться со временем. 1

Процесс обучения включает итеративный цикл обратной связи между генератором и дискриминатором. 1 Изначально обе сети относительно слабые. 1 Генератор создаёт данные, которые далеки от реалистичных, а дискриминатор с трудом различает реальные и сгенерированные образцы. 1

С течением времени генератор учится на обратной связи, предоставляемой дискриминатором. 1 Он постоянно корректирует свои параметры, чтобы генерировать данные, которые обманывают дискриминатор и заставляют его классифицировать их как реальные. 1 Дискриминатор, в свою очередь, становится лучше в распознавании реальных и синтетических данных, так как получает улучшенные примеры от генератора. 1

В процессе обучения достигается состояние равновесия, в котором генератор производит данные, которые трудно отличить от поддельных. 1 На этом этапе GAN достигает состояния, известного как равновесие Нэша. 1