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Réseau antagoniste génératif (GAN)

Un réseau antagoniste génératif (GAN) est un cadre d'apprentissage automatique composé de deux réseaux neuronaux — un générateur et un discriminateur — qui s'affrontent pour générer des données impossibles à distinguer des données réelles. Introduit par Ian Goodfellow en 2014, les GAN sont largement utilisés pour la génération d'images, l'augmentation de données, la détection d'anomalies, et bien plus encore.

GAN Generative AI Machine Learning +4
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