Они звучат как очень причудливое слово в уже существующем множестве слов, которые мы привыкли слышать каждый день в мире машинного обучения. Звучит как очень новая технология, но на самом деле они основаны на удивительной идее о том, что «GAN состоит из двух глубоких сетей: генератора и дискриминатора».
Это похоже на создание проблемы и ее решения одновременно. Мы можем относиться к этому как к концепции инь и ян, если я хочу говорить об этом более философски. Оба они одновременно тренировались.
Задача генератора — генерировать образцы, которые не будут отличимы реальным образцом от дискриминатора.
У него очень умная архитектура, потому что обе модели обучаются вместе в игре с нулевой суммой, adversarial, до тех пор, пока модель дискриминатора не будет обманута примерно в половине случаев, что означает, что модель генератора дает правдоподобные результаты.
Они известны тем, что создают гиперреалистичные изображения, особенно в задачах перевода изображения в изображение, таких как перевод фотографий лета в зиму или дня в ночь. приложение для модификации), но мы говорим о создании нового набора изображений, и трудно сказать, поддельные они или настоящие.
