Расскажите, что вы знаете о генеративно-состязательных сетях (GAN)?

Генеративно-состязательные сети представляют собой обширный класс генеративных моделей, которые обучаются в паре с другой сетью, стремящейся отличить сгенерированные объекты от реальных.

Для иллюстрации принципа работы GAN часто используют аналогию с фальшивомонетчиком и полицейским. В этой метафоре фальшивомонетчик пытается создать купюры, которые не сможет распознать полицейский, в то время как полицейский, в свою очередь, учится различать подделки от настоящих денег.

GAN состоят из двух основных компонентов: генератора (фальшивомонетчика) и дискриминатора (полицейского). Генератор обучается создавать данные, максимально похожие на те, что содержатся в обучающем наборе, тогда как дискриминатор выполняет роль классификатора, пытаясь различить реальные данные и те, что были сгенерированы. Каждому реальному образцу и его подделке присваивается вероятность, отражающая степень их принадлежности к реальным данным.