GAN (Generative Adversarial Network)
Categoria
Modelos é Arquiteturas
GAN é uma arquitetura composta por duas redes neurais — gerador é discriminador — que competem entre si. O gerador cria dados falsos é o discriminador tenta distingui-los dos reais, melhorando ambos.
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O que é GAN?
GAN (Generative Adversarial Network) é uma arquitetura de Deep Learning proposta por Ian Goodfellow em 2014, composta por duas redes neurais que competem em um jogo adversarial.
Componentes
- Gerador (G): cria dados sintéticos a partir de ruido aleatorio
- Discriminador (D): tenta distinguir dados reais de gerados
- Treinamento: ambos melhoram iterativamente até o gerador produzir dados indistinguiveis dos reais
Variantes
- DCGAN: usa convolucionais para imagens
- StyleGAN: controle granular do estilo
- CycleGAN: traducao entre domínios de imagem
- Pix2Pix: traducao imagem-para-imagem supervisionada
Aplicacoes
Geracao de rostos, super-resolução, transferencia de estilo, criação de arte é aumento de dados. Embora Diffusion Models tenham ganhado destaque, GANs continuam relevantes. Na Trilion, o conhecimento de GANs complementa a compreensao do ecossistema de IA generativa.
