Генеративно-состязательная сеть, или GAN, представляет собой модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются, чтобы стать более точными в своих прогнозах. GAN обычно работают без присмотра и используют совместную игру с нулевой суммой для обучения. В GAN одна сеть (генератор) пытается генерировать поддельные данные, которые выглядят точными. Напротив, другая сеть (дискриминатор) пытается классифицировать данные как настоящие или поддельные. Две сети обучаются..