敵対的生成ネットワーク

敵対的生成ネットワーク(GAN)は、生成器と識別器の2つの部分から構成されるディープラーニングモデルの一種です。生成器はリアルに見えるデータを生成し、識別器を「騙す」ことを目指します。一方、識別器は生成されたデータと本物のデータを区別する役割を担います。2つのネットワークは互いに競い合いながら継続的に改善されます。生成器はよりリアルなデータを作り出すことを目指し、識別器は生成されたデータを識別する能力を高めようとします。最終的に、生成器は本物のデータに非常に近い結果を生成できるようになり、GAN は画像生成やデータ拡張などの分野で幅広く応用されています。