2. Czym są generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN) i jak działają?

Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN) to rodzaj sieci neuronowych, które składają się z dwóch modeli: generatora i dyskryminatora. Są one trenowane razem w procesie gry, gdzie generator stara się wygenerować realistyczne dane, a dyskryminator ocenia, czy dane są prawdziwe, czy wygenerowane.

Jak działają GAN:

1. Generator: Tworzy fałszywe dane, które mają naśladować rzeczywiste dane.
2. Dyskryminator: Ocenia, czy dane są prawdziwe, czy fałszywe.
3. Trening: Generator i dyskryminator są trenowani razem. Generator stara się oszukać dyskryminatora, a dyskryminator stara się poprawnie klasyfikować dane.

Przykład zastosowania GAN:

• Generowanie realistycznych obrazów lub wideo.
• Tworzenie nowych stylów artystycznych.
• Usuwanie szumów z obrazów.

GAN są potężnym narzędziem w dziedzinie sztucznej inteligencji, umożliwiającym tworzenie realistycznych danych na podstawie przykładów treningowych.