敵対的生成ネットワーク
敵対的生成ネットワーク2 つのニューラル ネットワークを相互に対戦させることで実装される教師なし学習手法であり、2014 年に Ian Goodfellow によって提案されました。
生成敵対ネットワークには、生成ネットワークと判別ネットワークが含まれます。生成ネットワークは、潜在空間でのランダム サンプリングを入力として使用し、出力結果は、判別式の入力を可能な限り模倣する必要があります。ネットワークは実際のサンプルであり、生成ネットワークの出力です。目的は、生成ネットワークの出力が実際のサンプルから可能な限り識別できるようにすることです。
生成ネットワークは可能な限り判別ネットワークを欺く必要があり、2 つのネットワークは互いに抵抗し、常にパラメータを調整します。最終的な目標は、判別ネットワークが結果の信頼性を判断できないようにすることです。偽物に見える画像を生成し、ビデオや 3 次元オブジェクト モデルなどの生成にも使用できます。