Generative Adversarial Network (GAN)

Modelle & Architekturen

Generator vs. Diskriminator im Wettstreit.

GANs trainieren zwei Netze im Wettstreit: Der Generator erzeugt Daten, der Diskriminator unterscheidet echt/fake.

Stärken: extrem realistische Bilder/Signale möglich.
Schwierigkeiten: Trainingsinstabilität, Mode Collapse, Hyperparameter-Sensitivität.
Varianten: DCGAN, WGAN, StyleGAN, CycleGAN.