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Une architecture générative qui entraîne deux réseaux l’un contre l’autre — un générateur qui fabrique des données et un discriminateur qui tente de repérer les faux.
Introduit par Goodfellow et al. (2014), un GAN oppose un générateur qui produit des échantillons synthétiques à un discriminateur qui juge s’ils sont réels ou faux. À mesure que chacun progresse, le générateur apprend à produire des résultats de plus en plus réalistes. Les GAN ont porté toute une génération de synthèse d’images photoréalistes.
Pour la génération d’images, ils ont été largement supplantés par les modèles de diffusion, mais l’idée d’entraînement antagoniste reste fondamentale.
Sources primaires, évaluées par les pairs et archivées pour cette définition.
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