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Réseaux adverses génératifs (GAN)
Définition :
Les Réseaux Adverses Génératifs (GAN) sont une méthode d'apprentissage automatique utilisée en intelligence artificielle. Ils consistent en un système de deux réseaux neuronaux qui s'affrontent : un générateur qui crée de nouvelles données à partir de distributions existantes, et un discriminateur qui évalue ces données pour déterminer si elles sont authentiques ou créées par le générateur. Les GAN sont souvent utilisés pour générer des images, de la musique ou d'autres types de données synthétiques de haute qualité.
Les réseaux adverses génératifs (GAN)
Les réseaux adverses génératifs, connus sous l'acronyme GAN (Generative Adversarial Networks) sont une approche en intelligence artificielle permettant de générer des données réalistes à partir de données existantes.
Fonctionnement des GAN
Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux en compétition : le générateur et le discriminateur.
Le générateur a pour rôle de créer de nouvelles données à partir de données aléatoires en essayant de les rendre aussi réalistes que possible.
Le discriminateur, quant à lui, a pour fonction de distinguer les données générées par le générateur des données réelles provenant du jeu de données d'entraînement. Son objectif est d'apprendre à reconnaître les données générées.
Ainsi, lors de l'entraînement, le générateur cherche à améliorer sa capacité à tromper le discriminateur, tandis que ce dernier cherche à devenir de plus en plus performant pour distinguer les vraies données des fausses.
Applications des GAN
Les réseaux adverses génératifs sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la génération d'images réalistes, la synthèse de textes, la création de musique ou encore la génération de vidéos.
Grâce à leur capacité à apprendre la distribution des données d'entraînement et à générer de nouvelles données, les GAN sont devenus un outil puissant pour la création de contenu synthétique de haute qualité.
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