Generative Adversarial Network（GAN）とは？

初めて知りました。ChatGPTで調べたのですが、いろいろと調べると面白いですね。そのうちこのnoteが個人Wiki化するかもしれません。これをパッと思ったのは、偽物は本物を真似ることでいつか偽物が本物を超える、もしくは本物でも偽物でもどちらでも良いという、ことになるのかな。
ある意味ブランドはそういうものが作り出した考え方なのかも知れません。

Generative Adversarial Network（GAN）は、機械学習の一種で、特に深層学習の一分野に属する生成モデルです。GANはイアン・グッドフェローにより2014年に提唱され、それ以降、データ生成において大きな影響を与えています。

GANは二つのニューラルネットワーク、つまり「生成器（Generator）」と「判別器（Discriminator）」の間でゲーム理論に基づく競争を行うという構造を持ちます。

**生成器（Generator）**は、ランダムなノイズから本物のようなデータを生成しようとします。この「本物のようなデータ」は、例えば画像、音声、テキストなど、学習したデータセットに似たデータです。
**判別器（Discriminator）**は、生成器から受け取ったデータが本物（実際のデータセットから来たデータ）か偽物（生成器が生成したデータ）かを判断しようとします。
この2つのネットワークが互いに競争することで、生成器は徐々によりリアルなデータを生成する能力を向上させ、判別器はより正確にデータを判別する能力を向上させます。この一連のプロセスは、最終的には、生成器が本物そっくりのデータを生成できるようになるまで続きます。

GANはその強力な生成能力から、様々な領域で利用されています。特に画像生成、スタイル変換、画像補完など、視覚的なタスクでの利用例が多く見られます。