Generative Adversarial Networks

Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn een type deep learning-model dat bestaat uit twee delen: een generator en een discriminator. De generator is verantwoordelijk voor het produceren van data die er realistisch uitziet en probeert de discriminator te "misleiden", terwijl de discriminator de taak heeft om onderscheid te maken tussen de gegenereerde data en echte data. De twee netwerken concurreren met elkaar en verbeteren zich voortdurend: de generator streeft ernaar realistischere data te creëren, terwijl de discriminator werkt aan het verbeteren van zijn vermogen om gegenereerde data te identificeren. Uiteindelijk kan de generator resultaten produceren die zeer vergelijkbaar zijn met echte data, en GAN's hebben brede toepassingen op gebieden zoals beeldgeneratie en data-augmentatie.