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Les réseaux antagonistes génératifs sont des modèles d’apprentissage profond où deux réseaux de neurones, un générateur et un discriminateur, sont entraînés simultanément. Le générateur crée des données réalistes à partir de bruit aléatoire, tandis que le discriminateur essaie de distinguer les données générées des données réelles. Les GAN sont utilisés pour des applications telles que la génération d’images, l’amélioration de la résolution d’images et la création de contenu synthétique.
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