Les réseaux antagonistes génératifs
Les réseaux antagonistes génératifs (RAG), aussi connus sous le nom de GANs (Generative Adversarial Networks en anglais), sont une classe d’algorithmes d’apprentissage non supervisé en intelligence artificielle. Ces réseaux se composent de deux parties principales : un générateur et un discriminateur. Le générateur essaie de produire des données qui ressemblent à de véritables données, tandis que le discriminateur essaie de distinguer si les données fournies sont réelles ou générées par le générateur.
L’objectif est de mettre ces deux réseaux en compétition dans un scénario de jeu à somme nulle, où le générateur s’efforce d’améliorer la qualité de ses données générées jusqu’à ce que le discriminateur ne puisse plus distinguer entre les vraies et les fausses données.
Les RAG représentent une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Deep Learning (l’apprentissage profond), et ils ont un potentiel énorme pour diverses applications.
References :
