Как работает алгоритм генеративно-состязательных сетей (GAN) и для каких задач он может быть использован?

@magali 

Алгоритм генеративно-состязательных сетей (GAN) состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора. Генератор генерирует фейковые данные, а дискриминатор отличает фейковые данные от настоящих. Обе сети обучаются в процессе игры в «игру» на соперничество: генератор старается сделать фейковые данные настолько похожими на реальные, чтобы дискриминатор не мог отличить их друг от друга, а дискриминатор старается научиться отличать фейковые данные от реальных.

Более конкретно, в процессе обучения генератор создает фейковые данные на основе случайных шумовых входных данных, а дискриминатор оценивает, насколько хорошо эти данные соответствуют настоящим. Генератор получает обратную связь от дискриминатора и пытается улучшить свои результаты, а дискриминатор улучшает свою способность отличать настоящие данные от фейковых. В результате обе сети становятся все более и более опытными в своих задачах, и генератор может создавать более качественные фейковые данные, а дискриминатор становится все лучше в определении, какие данные являются фейковыми.

GAN-ы могут использоваться для решения различных задач, в том числе для генерации изображений, генерации текста, синтеза голоса, создания музыки, генерации видео и т. д. В целом, GAN-ы позволяют создавать новые данные, которые могут быть использованы в различных областях, включая искусство, разработку игр, моделирование и многое другое.