Réseaux Antagonistes Génératifs

Les Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) sont un type de modèle de deep learning composé de deux parties : un générateur et un discriminateur. Le générateur est chargé de produire des données qui semblent réalistes, en tentant de « tromper » le discriminateur, tandis que le discriminateur a pour tâche de distinguer les données générées des données réelles. Les deux réseaux se concurrencent et s'améliorent continuellement : le générateur cherche à créer des données plus réalistes, tandis que le discriminateur s'efforce d'améliorer sa capacité à identifier les données générées. Finalement, le générateur peut produire des résultats très similaires aux données réelles, et les GAN ont de larges applications dans des domaines tels que la génération d'images et l'augmentation de données.