As Redes Adversariais Generativas (GAN) são uma classe de estruturas de aprendizado de máquina introduzidas por Ian Goodfellow em 2014. No seu núcleo, elas consistem em duas redes neurais: um gerador e um discriminador. O gerador tem como objetivo produzir dados que se assemelhem a dados reais, enquanto o papel do discriminador é distinguir entre dados reais e gerados. Esse processo adversarial permite que as GANs gerem imagens, áudios e outros tipos de dados de alta qualidade.
As GANs encontraram aplicações em vários campos, incluindo geração de imagens, restauração de imagens, reconstrução de super-resolução e aumento de dados. Elas também estão mostrando potencial em áreas como análise de imagens médicas e condução autônoma. À medida que a tecnologia evolui, as GANs podem alcançar grandes avanços na autenticidade e diversidade do conteúdo gerado, mas também levantam preocupações sobre o uso indevido, como a geração de informações falsas.
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