Генеративно-состязательные сети (GAN) работают на основе двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. 13 Эти сети «состязаются» между собой. 3

Генератор создаёт новые данные на основе случайного шума. 13 Его задача — генерировать данные, которые настолько похожи на реальные, что дискриминатор не сможет отличить их от настоящих. 1 Генератор учится создавать данные, которые максимально приближены к реальным, используя обратную связь от дискриминатора. 1

Дискриминатор оценивает данные и пытается определить, являются ли они реальными или сгенерированными. 1 Его задача — стать настолько точным, чтобы уметь различать настоящие данные и подделки, созданные генератором. 1 Дискриминатор получает на вход как реальные данные, так и данные, созданные генератором, и учится различать их. 1

Процесс обучения GAN можно представить в виде следующего алгоритма: 1

1. Инициализация. 1 Генератор и дискриминатор инициализируются случайными весами. 1 Это начальный этап, когда обе сети ещё не обучены и их выходные данные могут быть случайными и некачественными. 1
2. Генерация данных. 1 Генератор создаёт данные на основе случайного шума. 1 Эти данные могут быть изображениями, текстами, звуками или любыми другими типами данных, в зависимости от задачи. 1
3. Оценка данных. 1 Дискриминатор оценивает как реальные данные, так и данные, созданные генератором. 1 Он пытается определить, какие данные являются настоящими, а какие — подделками. 1
4. Обновление весов. 1 Весы генератора и дискриминатора обновляются на основе их ошибок. 1 Генератор стремится уменьшить ошибку дискриминатора, а дискриминатор — увеличить свою точность. 1
5. Повторение шагов 1–4. 1 Этот процесс повторяется множество раз, пока генератор не научится создавать данные, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных. 1

GAN используются в разных областях, от создания реалистичных изображений и видео до улучшения качества данных и создания новых музыкальных композиций. 1