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Una rete generativa avversaria (in inglese generative adversarial network o GAN) è una classe di metodi di apprendimento automatico, introdotta per la prima volta da Ian Goodfellow,[1] in cui due reti neurali vengono addestrate in maniera competitiva nel contesto di un gioco a somma zero. Questo tipo di framework permette alla rete neurale di apprendere come generare nuovi dati aventi la stessa distribuzione dei dati usati in fase di addestramento. Ad esempio, è possibile ottenere una rete neurale in grado di generare volti umani iperrealistici,[2] come dimostrato nel 2018 da NVIDIA, azienda produttrice di GPU.
La rete generativa avversaria è detta anche rete antagonista generativa o rete contraddittoria generativa.
- ^ Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville e Yoshua Bengio, Generative Adversarial Nets (PDF), in Z. Ghahramani, M. Welling, C. Cortes, N. D. Lawrence, K. Q. Weinberger (a cura di), Advances in Neural Information Processing Systems 27, Curran Associates, Inc., 2014, pp. 2672–2680. URL consultato il 2 luglio 2019.
- ^ Tero Karras, Samuli Laine e Timo Aila, A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks, in arXiv:1812.04948 [cs, stat], 12 dicembre 2018. URL consultato il 2 luglio 2019.