敵対的生成ネットワーク

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敵対的生成ネットワーク (てきたいてきせいせいネットワーク、: Generative adversarial networks、略称: GANs)は、2014年にイアン・グッドフェローらによって発表された教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種であり、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実装される[1]

概要[編集]

GANsは生成ネットワーク(generator)と識別ネットワーク(discriminator)の2つのネットワークから構成される。例として画像生成を目的とするなら生成側がイメージを出力し、識別側がその正否を判定する。生成側は識別側を欺こうと学習し、識別側はより正確に識別しようと学習する。このように2つのネットワークが相反した目的のもとに学習する様が敵対的と呼称される所以である。

出典[編集]

  1. ^ Salimans, Tim; Goodfellow, Ian; Zaremba, Wojciech; Cheung, Vicki; Radford, Alec; Chen, Xi (2016年). “Improved Techniques for Training GANs”. arXiv:1606.03498 [cs.LG]. 

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