GAN steht für „Generative Adversarial Network“ (Generatives Widersprüchliches Netzwerk). Es handelt sich um einen Ansatz im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Generator-Modell und ein Diskriminator-Modell gleichzeitig trainiert werden.
Der Generator hat die Aufgabe, neue Daten zu generieren, die dem Ausgangsmaterial ähneln, beispielsweise Bilder, Musik oder Texte. Der Diskriminator dagegen versucht zu unterscheiden, ob die generierten Daten echt oder vom Generator erzeugt sind.
Während des Trainings treten Generator und Diskriminator in einen Wettbewerb gegeneinander ein. Der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, indem er Daten erzeugt, die für den Diskriminator nicht von echten Daten zu unterscheiden sind. Der Diskriminator wird gleichzeitig trainiert, die generierten Daten von echten Daten zu unterscheiden.
Durch diesen gegenseitigen Widerspruch entwickeln Generator und Diskriminator im Laufe des Trainings ihre Fähigkeiten weiter. Das Ziel ist, dass der Generator Daten erzeugt, die so überzeugend sind, dass der Diskriminator sie nicht von echten Daten unterscheiden kann.
GANs werden häufig in der Bildgenerierung, wie zum Beispiel der Erzeugung von realistisch aussehenden Bildern, eingesetzt. Sie finden aber auch Anwendung in anderen Bereichen wie Textgenerierung, Sprachsynthese und Videos. GANs haben das Potenzial, beeindruckende und hochwertige synthetische Daten zu erzeugen, die in verschiedenen Bereichen der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens von Nutzen sein können.