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Generative Adversarial Network (GAN)

Dieses Biblionetz-Objekt existiert erst seit Dezember 2019. Es ist deshalb gut möglich, dass viele der eigentlich vorhandenen Vernetzungen zu älteren Biblionetz-Objekten bisher nicht erstellt wurden. Somit kann es sein, dass diese Seite sehr lückenhaft ist.

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconSynonyme

Generative Adversarial Network, GAN, Generative Gegnerische Netzwerke

iconDefinitionen

Schliesslich stellt die Entwicklung von GAN ein weiterer wichtiger Meilenstein in der Entwicklung von ML dar. Die relativ simple Idee hinter GAN ist, dass zwei KNN miteinander im Wettbewerb stehen: eines versucht (auf Basis eines vorgegebenen Traingssatzes) neue Daten zu generieren, die von vorgegebenen Daten nicht unterscheidbar sind, während das andere die Daten bewertet und versucht, die neuen Daten zu erkennen und von den echten, vorgegebenen Daten zu unterscheiden. Diese Technik lernt somit, neue Daten mit denselben Statistiken wie der Trainingssatz zu generieren. Beispielsweise kann ein auf Fotografien trainiertes GAN neue Fotografien erzeugen, die für menschliche Beobachter authentisch aussehen und viele realistische Eigenschaften aufweisen. Während die Anwendungsmöglichkeiten relativ breit sind, wurden GAN einer breiten Öffentlichkeit v.a. durch gefälschte Fotos und Videos («Deep Fakes») bekannt.
Von Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz im Buch Herausforderungen der künstlichen Intelligenz (2019) im Text Anhang 2: Maschinelles Lernen
GAN represents a huge family of double networks, that are composed from generator and discriminator. They constantly try to fool each other — generator tries to generate some data, and discriminator, receiving sample data, tries to tell generated data from samples. Constantly evolving, this type of neural networks can generate real-life images, in case you are able to maintain the training balance between these two networks.
Von Andrew Tch im Text The mostly complete chart of Neural Networks, explained (2017)
Die Idee hinter GANs ist außergewöhnlich, die Resultate beeindruckend und der Hype um sie groß: Zwei neuronale Netzwerke trainieren sich gegenseitig – oder, sie treten gegeneinander an – und werden dabei immer besser. Die Netzwerke nehmen unterschiedliche Rollen im Lernprozess ein. Das eine Netzwerk ist der sogenannte Diskriminator, das andere der Generator. Die Aufgabe des Diskriminators ist es, echte Daten von Fälschungen zu unterscheiden.
Von Jannik Kossen, Maike Elisa Müller im Buch Wie Maschinen lernen (2019) im Text Generative gegnerische Netzwerke auf Seite  196

iconZitationsgraph

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