Czym jest Generatywna sieć przeciwstawna (GAN)?
Generatywna sieć przeciwstawna (GAN) składa się z dwóch sieci neuronowych trenowanych przeciwko sobie: generator tworzy sztuczne dane, takie jak obrazy, a dyskryminator próbuje odróżnić je od prawdziwych. Dzięki tej rywalizacji wyniki stają się coraz bardziej realistyczne. GAN-y wprowadzono w 2014 roku i kształtowały one generowanie obrazów, zanim modele dyfuzyjne stały się bardziej powszechne; wykorzystuje się je na przykład do syntetycznych danych treningowych lub poprawy jakości obrazu.