Генеративно-состязательная сеть (GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей. 2 Одна из них (генератор) создаёт новые данные, а другая (дискриминатор) пытается отличить сгенерированные данные от реальных. 1

Принцип работы: генератор создаёт новые образцы, а дискриминатор оценивает их на подлинность. 4 Например, генератор учится рисовать котов и показывает результаты дискриминатору, стараясь его обмануть. 1 Задача дискриминатора — научиться различать настоящие данные и подделки. 1

Вначале генератор создаёт картинки, которые совсем не похожи на кошек. 1 Дискриминатор отвергает такие рисунки и косвенно подсказывает генератору, что нужно изменить. 1 Генератор раз за разом переделывает рисунки, пока не добивается реалистичного изображения. 1 Дискриминатор не может отличить его от настоящего и пропускает. 1

В итоге модель выдаёт пользователю изображения, которые прошли через фильтр дискриминатора. 1