Некоторые отличия GAN (генеративно-состязательных сетей) от традиционных генеративных нейросетей:

• Архитектура. 1 GAN включают две взаимосвязанные нейросети: генератор, который создаёт данные, и дискриминатор, проверяющий их на соответствие реальности. 2 Такой принцип взаимодействия создаёт внутреннюю конкуренцию, что ускоряет процесс обучения и улучшает результаты. 2 Традиционные модели искусственного интеллекта обычно используют более простые архитектуры, такие как деревья решений, логистическая регрессия или неглубокие нейронные сети. 1
• Цель работы. 1 Традиционные модели концентрируются на оценке и интерпретации имеющихся данных, их цель — функционировать в рамках заранее определённых параметров. 1 GAN созданы для создания новых выходных данных, таких как текст, изображения или музыка. 1
• Требования к данным. 1 Для эффективного обучения GAN необходимы большие, разнообразные и высококачественные наборы данных. 1 Традиционные модели обычно направлены на достижение точности и эффективности, не требуя масштабной инфраструктуры или наборов данных. 1
• Кастомизация и адаптивность. 1 Модели GAN очень гибкие и могут быть адаптированы для конкретных приложений или секторов. 1 Традиционные модели более применимы для небольших команд или проектов с ограниченным финансированием, поскольку они обычно требуют меньше времени и ресурсов для адаптации или переобучения к новым задачам. 1
• Скорость работы. 1 Поскольку традиционные модели используют более простые модели и требуют меньших вычислительных затрат, они обычно работают быстрее, особенно для приложений реального времени. 1 GAN, будучи более ресурсоёмкими, способны достигать впечатляющих результатов. 1