Was ist GAN / Generative Adversarial Network?

Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine Klasse von maschinellen Lernframeworks, die 2014 von Ian Goodfellow eingeführt wurden. Im Kern bestehen sie aus zwei neuronalen Netzwerken: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator hat das Ziel, Daten zu erzeugen, die echten Daten ähneln, während die Aufgabe des Diskriminators darin besteht, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Dieser gegnerische Prozess ermöglicht es GANs, qualitativ hochwertige Bilder, Audios und andere Datentypen zu generieren.

GANs haben in verschiedenen Bereichen Anwendung gefunden, einschließlich der Bildgenerierung, Bildrestaurierung, Superauflösungsrekonstruktion und Datenaugmentation. Sie zeigen auch Potenzial in Bereichen wie medizinischer Bildanalyse und autonomem Fahren. Mit der Weiterentwicklung der Technologie könnten GANs größere Durchbrüche in der Authentizität und Vielfalt der generierten Inhalte erzielen, aber sie werfen auch Bedenken hinsichtlich möglicher Missbräuche auf, wie die Erzeugung falscher Informationen.