Состязательная тренировка — это простая идея, и ее простота делает ее приближающейся. Настоящая концепция, которая быстро развивается для машинного обучения и особенно для генеративных моделей нейронных сетей. Основной подход к генеративно-состязательным сетям заключается в противопоставлении алгоритмов друг другу. Это также дает надежду на увеличение и улучшение точности ИИ и создание объектов с помощью ИИ, требующих творчества человека. Внедрение генеративно-состязательных сетей называют самым интересным и огромным успехом в области развития искусственного интеллекта и сделают область ИИ более творческой и человекоподобной.

Генеративно-состязательная сеть является частью систем машинного обучения. Это форма обучения без учителя. Это глубокие нейронные сети или архитектуры, состоящие из двух сетей, противопоставляющих друг другу.

GAN обладает большим потенциалом, поскольку может имитировать любой тип или любое распределение данных. То есть GAN можно научить создавать любой набор данных, включая изображения, звуки, музыку, речь и т. д. Более того, они могут воссоздавать все вышеперечисленные вещи, которые до жути похожи на наши исходные данные или набор данных. Они действуют как разумная робототехника и выдают впечатляющие результаты. Эта способность создавать любой тип нового контента делает его похожим на робота-волшебника или гения. Основная идея, лежащая в основе GAN, — это специалист по данным, который установил несколько конкурирующих наборов дискриминационных алгоритмов и генеративных алгоритмов для создания симуляций, которые в конечном итоге дадут нам результаты.

Основное преимущество генеративно-состязательных сетей заключается в том, что нейронная сеть только интерпретирует и дает результат на основе обучающих данных, но она развивает понимание, генерируя новые данные каждый раз и каждый раз изучая что-то новое на протяжении всего процесса, в котором она находилась.

Хотя это тип глубокой нейронной сети, но это сложно по сравнению со всеми другими областями глубокого обучения, которые существуют в настоящее время.