@titusMontreal Üniversitesi’nden Ian Goodfellow ve arkadaşlarının 2014 yılında tanıttıkları yapay sinir ağı.
GAN’lar temel olarak birbirinden farklı amaçlarla çalışan iki sinir ağından oluşmaktaydı. Bunlardan ilki üretici olan sahte veri üretmeye çalışıyor, diğer ayırt edici olan ise bir dedektif gibi kendisine sunulan veri ile asıl olanı karşılaştırıp üretilen verilerin sahte olup olmadığını ayırt etmeye çalışıyordu. Resim örneğinde, üretici sinir ağı daha önce insan tarafından çizilmiş bir resim “görmediği” için rastgele çizimler üretmeye başlayarak ürettiği her resmi ayırt edici sinir ağına sunmaktaydı. Ayırt edici sinir ağı insanlar tarafından çizilmiş gerçek resimleri “görebiliyor” ve üreticiden gelen çizimler ile gerçek resimleri kıyaslayarak farklılıkları listeliyordu. Üretici ağ da ayırt edici ağdan gelen geri bildirimleri dikkate alarak çizimlerini iyileştiriyor ve tekrar onaya sunuyordu. Bu şekilde sürekli tekrarlayan akış ancak ayırt edici sinir ağı üreticiden gelen çizimleri gerçeklerinden ayırt edemez hale gelince bitiyordu. Sonuç olarak insan tarafından çizilmiş resimlere en yakın resimler elde edilmiş oluyordu. İnsan üretimine yakın çizimler elde etmek için geliştirilen GAN’lar, bilinen resim stillerini taklit ettikleri için çok da yaratıcı sayılmamaktadırlar.
GAN’lar temel olarak birbirinden farklı amaçlarla çalışan iki sinir ağından oluşmaktaydı. Bunlardan ilki üretici olan sahte veri üretmeye çalışıyor, diğer ayırt edici olan ise bir dedektif gibi kendisine sunulan veri ile asıl olanı karşılaştırıp üretilen verilerin sahte olup olmadığını ayırt etmeye çalışıyordu. Resim örneğinde, üretici sinir ağı daha önce insan tarafından çizilmiş bir resim “görmediği” için rastgele çizimler üretmeye başlayarak ürettiği her resmi ayırt edici sinir ağına sunmaktaydı. Ayırt edici sinir ağı insanlar tarafından çizilmiş gerçek resimleri “görebiliyor” ve üreticiden gelen çizimler ile gerçek resimleri kıyaslayarak farklılıkları listeliyordu. Üretici ağ da ayırt edici ağdan gelen geri bildirimleri dikkate alarak çizimlerini iyileştiriyor ve tekrar onaya sunuyordu. Bu şekilde sürekli tekrarlayan akış ancak ayırt edici sinir ağı üreticiden gelen çizimleri gerçeklerinden ayırt edemez hale gelince bitiyordu. Sonuç olarak insan tarafından çizilmiş resimlere en yakın resimler elde edilmiş oluyordu. İnsan üretimine yakın çizimler elde etmek için geliştirilen GAN’lar, bilinen resim stillerini taklit ettikleri için çok da yaratıcı sayılmamaktadırlar.