敵対的生成ネットワーク(GAN):仕組みと活用
敵対的生成ネットワーク(GAN)とは、2つのニューラルネットワークで構成される深層学習モデルのことです。1つは偽のデータを生成するジェネレーター、もう1つはジェネレーターによって生成されたデータが偽物であるかを判別する識別器です。両者の目的は正反対で、ジェネレーターは識別器を欺けるようなリアルな偽のデータを生成するよう学習し、識別器はジェネレーターから生成されたデータを本物と偽物を見分けるよう学習します。この敵対的なトレーニングを通じて、GANは実際的なものそっくりのデータを生成できるようになります。