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Generative Adversarial Networks (GAN, zu deutsch etwa „erzeugende gegnerische Netzwerke“) sind ein Konzept aus dem Maschinellen Lernen und beschreiben ein Framework für das Training von Netzwerken im Kontext von generativem Lernen bzw. unüberwachtem Lernen. Hierbei werden zwei Netzwerke, der Generator und der Diskriminator gegeneinander trainiert, wobei der Generator versucht Daten zu generieren, die einem ursprünglichen Datensatz sehr ähnlich sind, und der Diskriminator versucht echte und falsche Daten zu unterscheiden. Nach dem Training kann der Generator genutzt werden um Daten zu generieren die den ursprünglichen Daten sehr ähnlich sind.
GANs wurden 2014 von der Arbeitsgruppe um Ian Goodfellow vorgestellt[1] und waren ein sehr prominenter Ansatz im generativen Lernen mit vielen Varianten wie z. B. StyleGAN. In der aktuellen Forschung wird der GAN-Ansatz oft zusätzlich mit anderen Ansätzen genutzt. So nutzt z. B. Stable Diffusion eine diskriminative Verlustfunktion im Training der first stage.
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