Praxisbuch Unsupervised Learning

KAPITEL 12

Generative Adversarial Networks

Wir haben bereits zwei Arten von generativen Modellen untersucht: RBMs und DBNs. In diesem Kapitel geht es um Generative Adversarial Networks (GANs), einen der neuesten und vielversprechendsten Bereiche des Unsupervised Learning und der generativen Modellierung.

GANs – das Konzept

GANs wurden 2014 von Ian Goodfellow und seinen Forscherkollegen an der University of Montreal vorgestellt. In GANs arbeiten zwei neuronale Netze. Das eine Netz, der sogenannte Generator, generiert Daten basierend auf einem Modell, das es mit Stichproben von realen Eingangsdaten erzeugt hat. Das als Diskriminator bezeichnete andere Netz unterscheidet zwischen den Daten, die der Generator erzeugt hat, und den Daten aus der wahren ...