GANs are a type of neural network used for unsupervised machine learning. They are comprised of two adversarial modules: generator and cost networks. These modules compete with each other such that the cost network tries to filter fake examples while the generator tries to trick this filter by creating realistic examples x^. Through this competition, the model learns a generator that creates realistic data. They can be used in tasks such as future predictions or for generating images after being trained on a particular dataset.
Les GANs sont un type de réseau de neurones utilisé pour l’apprentissage machine non supervisé. Ils sont composés de deux modules antagonistes : les réseaux générateur et coût. Ces modules se font concurrence de telle sorte que le réseau coût tente de filtrer les faux exemples tandis que le générateur tente de tromper ce filtre en créant des exemples réalistes x^. Grâce à cette compétition, le générateur du modèle apprend à créer des données réalistes. Ces données peuvent être utilisées dans des tâches telles que la prédiction future ou pour générer des images spécialisées suite à un entraînement sur un jeu de données particulier.