敵対的生成ネットワーク
てきたいてきせいせいねっとわーく生成AI
意味・定義
生成器と識別器の2つのニューラルネットワークを競わせることで、リアルなデータを生成するAI技術。GAN（Generative Adversarial Network）とも呼ばれる。
解説
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、2つのニューラルネットワークを競わせることで、リアルなデータを生成する技術です。2014年にIan Goodfellowが提案し、画像生成AIの先駆けとなりました。 GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の2つのネットワークから成ります。生成器は偽物のデータを作り、識別器は本物と偽物を見分けます。生成器は識別器を騙そうとし、識別器はより正確に見分けようとします。この競争により、生成器は本物と見分けがつかないデータを作れるようになります。 GANの応用範囲は広く、画像生成、画像の高解像度化、スタイル変換、動画生成などに使われます。また、データ拡張、異常検知、薬剤開発など、様々な分野で研究されています。 ただし、GANの学習は不安定で、モード崩壊（多様性が失われる）などの問題があります。近年は、拡散モデルがGANに代わる主流技術となりつつあります。
使い方・例文
"StyleGANは、GANを使って架空の人物の顔を生成します。生成された顔は、実在の人物と見分けがつかないほどリアルです。また、顔の特徴（年齢、性別、表情など）を細かく制御できます。 画像の高解像度化では、GANが低解像度の画像から高解像度の画像を生成します。古い写真や監視カメラの映像を鮮明にする用途で使われています。また、アートの分野では、GANが特定の画家のスタイルを学習し、新しい作品を生成します。"
関連語
生成AIStyleGANVAE