Технология GAN (генеративно-состязательные сети) работает по принципу конкуренции двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. 12 Одна создаёт данные, другая оценивает их надёжность. 1

Процесс обучения итеративный: 1

1. Генератор создаёт новый объект (например, изображение). 1
2. Дискриминатор анализирует этот объект, сравнивает его с реальными данными. 1
3. Если дискриминатор обнаруживает подделку, генератор получает сигнал об ошибке, корректируя свою работу. 1
4. Цикл повторяется миллионы раз, пока дискриминатор не перестаёт отличать искусственные данные от настоящих. 1

Основная идея технологии — постепенное улучшение качества. 1 Генератор пытается обмануть дискриминатор, а тот, в свою очередь, совершенствуется, чтобы отличить подделку. 1

Результатом работы GAN становится модель, способная создавать изображения, тексты, музыку и видео, которые неотличимы от настоящих. 1

GAN используются в разных областях, включая генерацию изображений, улучшение качества фотографий, создание видео и музыки. 2