Generatives Gegnerisches Netzwerk (GAN)
Ein Generatives Gegnerisches Netzwerk (GAN) ist ein maschinelles Lern-Framework mit zwei neuronalen Netzwerken – einem Generator und einem Diskriminator –, die darum konkurrieren, Daten zu erzeugen, die von echten Daten nicht zu unterscheiden sind. Eingeführt von Ian Goodfellow im Jahr 2014, werden GANs häufig für Bildgenerierung, Datenaugmentation, Anomalieerkennung und mehr eingesetzt.
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