GAN (Generative Adversarial Networks)

Le Reti Avversarie Generative o GAN (Generative Adversarial Networks) sono una tecnica potente per generare dati realistici da una data distribuzione. Ad esempio, se abbiamo un set di dati di volti umani, possiamo usare una GAN per creare nuovi volti che sembrano appartenere alla stessa popolazione.

Una GAN è composta da due reti neurali: un generatore e un discriminatore. Il generatore prende un input casuale, chiamato vettore latente, e lo trasforma in un output falso, come un'immagine. Il discriminatore prende un output reale dal dataset o un output falso dal generatore e cerca di classificarlo come reale o falso.

Il generatore e il discriminatore sono addestrati in modo avverso, vale a dire che competono l'uno contro l'altro. Il generatore cerca di ingannare il discriminatore producendo output più realistici, mentre il discriminatore cerca di migliorare la propria accuratezza rifiutando gli output falsi. Il processo di addestramento si arresta quando il generatore e il discriminatore raggiungono un equilibrio, in cui il discriminatore non è in grado di distinguere tra output reali e output falsi.

Le GAN hanno molte applicazioni nella simulazione di immagini, nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella sintesi audio e altro ancora. Possono generare immagini, testi, discorsi, musica e altri tipi di dati di alta qualità, difficili da produrre con altri metodi. Le GAN possono essere utilizzate anche per l'aumento dei dati, il trasferimento di stile, l'editing di immagini e il rilevamento di anomalie.