Генеративно-состязательные сети (GAN) представляют собой класс искусственных нейронных сетей, которые используются для генерации контента, такого как изображения, звуки или тексты. GAN состоит из двух основных компонентов: генератора и дискриминатора.
Генератор принимает на вход случайный шум и пытается создать данные, которые похожи на реальные. Дискриминатор, с другой стороны, принимает на вход как реальные данные, так и данные, сгенерированные генератором, и пытается отличить их друг от друга. В процессе обучения генератор постепенно улучшает свои навыки, чтобы создавать более реалистичные данные, в то время как дискриминатор улучшает свои способности различать между реальными и сгенерированными данными.
GAN являются мощным инструментом для генерации различных видов контента, их применение находит в таких областях как компьютерное зрение, обработка естественного языка, создание музыки и других творческих областях. Однако, обучение GAN может быть сложным и требует больших вычислительных ресурсов.
