Quelle des Titelbilds
„ Generative Adversarial Networks ( GANs ) sind Paare von KI-Systemen und so trainiert, dass sie gemeinsam schneller Inhalte erstellen und Aufgaben erledigen können als ein allein arbeitendes System.
Ein Generative Adversarial Network ( GAN ) ist eine Klasse von Frameworks für maschinelles Lernen und ein herausragendes Framework für die Herangehensweise an generative KI.[1][2] Das Konzept wurde ursprünglich im Juni 2014 von Ian Goodfellow und seinen Kollegen entwickelt.[3] In einem GAN konkurrieren zwei neuronale Netze in Form eines Nullsummenspiels miteinander, bei dem der Gewinn eines KI Assistenten der Verlust eines anderen KI Agenten ist.
Bei gegebenem Trainingssatz lernt diese Technik, neue Daten mit denselben Statistiken wie der Trainingssatz zu generieren. Beispielsweise kann ein auf Fotos trainiertes GAN neue Fotos generieren, die für menschliche Beobachter zumindest oberflächlich authentisch aussehen und viele realistische Eigenschaften aufweisen. Obwohl GANs ursprünglich als eine Form generativer Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen vorgeschlagen wurden, haben sie sich auch für halbüberwachtes Lernen,[4] vollständig überwachtes Lernen[5] und verstärkendes Lernen als nützlich erwiesen.[6]
Die Kernidee eines GAN basiert auf dem „indirekten“ Training durch den Diskriminator, ein weiteres neuronales Netzwerk, das erkennen kann, wie „realistisch“ die Eingabe erscheint, die selbst ebenfalls dynamisch aktualisiert wird.[7] Dies bedeutet, dass der Generator nicht darauf trainiert ist, den Abstand zu einem bestimmten Bild zu minimieren, sondern vielmehr darauf, den Diskriminator zu täuschen. Dadurch kann das Modell unbeaufsichtigt lernen.
GANs ähneln der Mimikry in der Evolutionsbiologie, mit einem evolutionären Wettrüsten zwischen beiden KI Assistenten – Netzwerken.
Ein kurzer guter Erklär Text und Quelle unseres Titelbildes findest Du hier :
https://atozofai.withgoogle.com/intl/de/gans/
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