« Réseaux antagonistes génératifs » : différence entre les versions
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[[Fichier:Woman 1.jpg|vignette|Image générée par le réseau adverse génératif StyleGAN, en se basant sur une analyse de portraits. L'image ressemble fortement à une photographie d'une vraie personne.]]
En [[intelligence artificielle]], les '''réseaux adverses génératifs''' (en anglais '''generative adversarial networks''' ou '''GANs''') sont une classe d'algorithmes d'[[apprentissage non-supervisé]]
Un GAN est un [[modèle génératif]] où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de [[théorie des jeux]]<ref name=GBC690>[[#GBC2016|Goodfellow, Bengio, Courville (2016), {{p.}}690]]</ref>. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un [[jeu à somme nulle]]<ref name=GBC690/>.
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