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Les GANs sont des modèles d’apprentissage profond où deux réseaux de neurones, un générateur et un discriminateur, s’affrontent. Le générateur crée des exemples de données synthétiques, tandis que le discriminateur essaie de distinguer ces exemples des données réelles. Ce processus permet au générateur de produire des données de plus en plus réalistes. Les GANs sont utilisés pour la génération d’images, la création d’art numérique et l’amélioration de la qualité des images.
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