GAN (Generative Adversarial Network)
GAN adalah arsitektur machine learning yang terdiri dari dua jaringan saraf yang bersaing satu sama lain dalam permainan zero-sum: Generator (pemalsu) yang mencoba membuat data palsu yang realistis, dan Discriminator (polisi) yang mencoba membedakan antara data asli dan palsu. Melalui kompetisi ini, Generator belajar membuat data yang sangat realistis hingga sulit dibedakan dari aslinya.
Konteks Penggunaan
Awal mula revolusi Deepfake, peningkatan resolusi gambar (Super Resolution), dan desain obat baru.
Contoh
Generator membuat gambar uang palsu. Discriminator mendeteksinya "Palsu!". Generator memperbaiki tekniknya. Proses ini berulang jutaan kali sampai Discriminator tidak bisa lagi membedakan uang palsu dan asli.
Catatan
Ditemukan oleh Ian Goodfellow pada tahun 2014.
