↑: [[G検定に関する知識]] - 2014年 Ian Goodfellow らが考案した生成モデル - 2つのネットワークを「競わせる」仕組み - ジェネレータ（Generator）：ランダムノイズから偽データを生成 - ディスクリミネータ（Discriminator）：本物か偽物かを判定 - この「いたちごっこ（ミニマックスゲーム）」で品質が向上 - 「偽札職人と警察」の例え - 派生モデル - [[DCGAN]]（CNNを組み込み安定化） - [[cGAN]]（条件付き生成） - [[Pix2Pix]]（ペア画像での変換） - [[CycleGAN]]（ペアなし変換） - [[StyleGAN]]（超高画質生成） - 学習が不安定になりやすいという欠点がある - Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク） - 生成器：そっくりの偽物を作る / 識別器：本物か偽物かを見分ける - 「見抜かれた」フィードバックで生成器がさらに改善される - 「対立させて進化させる」発想が革命的だった - cf. [[DCGAN]], [[Pix2Pix]], [[CycleGAN]], [[生成AI]]