生成的敵対ネットワーク（gan）とは何ですか？ -techopediaからの定義

定義-Generative Adversarial Network（GAN）はどういう意味ですか？

生成的敵対ネットワーク（GAN）は、人工知能の世界で多くの可能性を提供するニューラルネットワークテクノロジーの一種の構成要素です。 生成的敵対的ネットワークは、生成的ネットワークと識別的ネットワークの2つのニューラルネットワークで構成されます。 これらは連携して、概念的なタスクの高度なシミュレーションを提供します。

Techopediaは、Generative Adversarial Network（GAN）について説明しています

生成的敵対的ネットワークでは、生成的ネットワークは入力から結果を構築し、それらを差別的ネットワークに「表示」します。 識別ネットワークは、生成ネットワークによって提供される本物の結果と合成結果を区別することになっています。

専門家は、これを特定のパターンとモデルのセットを認識するように訓練されなければならない識別ネットワークを「だます」ことを試みる生成ネットワークとしてこれを説明することがあります。 生成的敵対的ネットワークの使用は、画像処理や、人間の認知タスクのより高レベルのシミュレーションに移行する新しい深く頑固なネットワークの開発においてある程度一般的です。 科学者は、生成的敵対的ネットワークがニューラルネットワークの力と人間の方法で「考える」能力を前進させる必要がある可能性に注目しています。