Генеративно-состязательная сеть (GAN)

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network, GAN) — это архитектура глубокого обучения, состоящая из двух нейронных сетей, обучающихся в конкурентных условиях. Одна сеть, называемая генератором, пытается порождать правдоподобные данные (изображения, тексты, звуки), а другая сеть, называемая дискриминатором, пытается отличить сгенерированные данные от реальных. В процессе обучения эти две сети соревнуются друг с другом: генератор стремится создавать всё более правдоподобные результаты, чтобы обмануть дискриминатор, в то время как дискриминатор учится всё лучше распознавать фальшивые данные. Это противоборство позволяет получать высококачественные синтетические данные, не требуя ручной разметки.

А теперь то же самое простыми словами

Представь, что ты - художник, который пытается нарисовать реалистичный пейзаж. Одновременно с тобой работает твой друг-критик, который постоянно говорит, что что-то не так в твоём рисунке. Вы, по сути, "соревнуетесь" - ты стараешься сделать рисунок лучше, а друг говорит, что можно улучшить. Генеративно-состязательные сети в ИИ работают похожим образом - есть две нейронные сети, "спорящие" друг с другом, чтобы создать правдоподобные результаты.