Goodfellow 외(2014)가 제안한 GAN은 합성 샘플을 만드는 생성자와 진짜와 가짜를 판별하는 판별자를 서로 맞붙입니다. 양쪽이 함께 발전하면서 생성자는 점점 더 사실적인 결과물을 만들어 내게 됩니다. GAN은 한 세대에 걸쳐 사실적인 이미지 합성을 이끌었습니다.
이미지 생성 분야에서는 대부분 디퓨전 모델로 대체되었지만, 적대적 학습이라는 아이디어는 여전히 근간이 되고 있습니다.
모델 및 제품LLM 아키텍처
2026년 업데이트
GAN(생성적 적대 신경망)
정의
두 신경망을 서로 경쟁시키며 학습하는 생성 아키텍처로, 데이터를 만들어 내는 생성자와 가짜를 가려내려는 판별자로 구성됩니다.
참고문헌
이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.
Generative Adversarial Nets
사전 및 백과사전 항목
- Wikipedia — Generative adversarial network
- IBM — Think / Topics — What is a GAN?
이 항목 인용하기
MultipleChat. “GAN(생성적 적대 신경망).” MultipleChat AI·LLM 용어집, 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/gan