生成的逆数ネットワーク (GANs)

Generative Adversarial Networks（GAN）は、教師なし機械学習で使用される人工知能（AI）アルゴリズムの特別なクラスであり、2つのニューラルネットワークが互いに競合するシステムによって実装される。GANは、与えられた入力に基づいて合成データを生成する生成モデルと、生成されたデータが本物かどうかを判別する判別モデルから構成される。

GANは、主に画像合成、テキストから画像への変換、ビデオ解析、最近では自律走行車など、さまざまなアプリケーションで使用されている。最も強力なアプリケーションの1つは、実際には存在しない人物、物体、シーンのリアルな画像を作成することである。GANは、視覚的に複雑な設定を解釈し、物体やジェスチャーを認識するのに役立ち、ビデオコンテンツの将来のフレームを予測することもできる。

GANは2014年、コンピュータ科学者のイアン・グッドフェロー、ジャン・プージェ＝アバディ、メフディ・ミルザ、ビン・シュー、デビッド・ワード＝ファーリー、シェルジール・オゼール、アーロン・クールヴィル、ヨシュア・ベンジオによって初めて開発され、生成モデリングとディープラーニング技術を組み合わせた。これは、敵対する2つのモデルを競合させることで、ラベルや監督なしでモデルを訓練することを意図していた。

生成モデルは、識別モデルよりも訓練セットのデータ分布をより良く捉えることが使命である。識別モデルは、生成モデルからサンプルを受け取り、それらが本物かどうかを判断する。2つのモデルは同時に訓練され、互いを向上させ、両モデルは均衡に達するまで徐々に性能を向上させる。

GANは、複雑なマッピングを学習し、新しいデータポイントを生成できる強力なツールである。技術が進歩し続けるにつれて、GANはコンピュータビジョン、自然言語処理、データ分析などの分野で価値あるツールになる可能性を秘めている。