Ein Generative Adversarial Network, kurz GAN, ist ein Machine-Learning-Modell, das in der Lage ist, Daten zu generieren. Es besteht aus zwei konkurrierenden Künstlichen Neuronalen Netzwerken (KNN). Eines hat die Aufgabe, echt wirkende Daten zu erzeugen, das andere klassifiziert die Daten als echt oder künstlich. Durch ständiges Lernen und viele Iterationsschritte werden die generierten Daten immer besser. Typischer Einsatzbereich ist das Erstellen echt wirkender künstlicher Bilder.
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