GAN

GAN — это тип нейронной сети, которая обучается создавать новые данные, похожие на реальные. Она состоит из двух частей: генератора, который создает новые данные, и дискриминатора, который оценивает, насколько реалистичны созданные данные. Генератор пытается создать данные, которые обманут дискриминатор, заставив его поверить, что они реальные. Дискриминатор, в свою очередь, учится различать реальные данные от созданных генератором. В процессе обучения, обе части сети постоянно совершенствуются, пока генератор не сможет создавать данные, практически неотличимые от настоящих.

Нейросеть GAN широко применяются в различных областях — генерации изображений, синтезе речи, создании музыки, изучении естественного языка и т. д. Способность создавать реалистичные данные делает эту нейронку мощным инструментом для многих задач искусственного интеллекта.