Oluşturmaya dayalı bir karşıt ağ (GAN) iki bölümden oluşur:
- Oluşturucu, makul veriler oluşturmayı öğrenir. Oluşturulan örnekler, ayrımcı için negatif eğitim örnekleri haline gelir.
- Ayrımcı, sahte oluşturucunun sahte verilerini gerçek verilerden ayırt etmeyi öğrenir. Ayrımcı, makul sonuçlar vermesi için oluşturucuyu cezalandırır.
Eğitim başladığında jeneratör bariz bir şekilde sahte veriler üretir ve ayrımcı, sahte olduğunu hızlıca öğrenir:
Jeneratör, eğitim ilerledikçe ayrımcıyı bozabilecek çıkış üretmeye yaklaşır:
Son olarak, jeneratör eğitimi iyi olursa ayrımcılık, gerçek ve sahte arasındaki farkı anlama konusunda kötüleşir. Sahte verileri gerçek olarak sınıflandırmaya başlar ve doğrulukları azalır.
Sistemin tamamının resmi:
Jeneratör ve ayrımcı, nöral ağlardır. Jeneratör çıkışı, doğrudan ayrımcı girişine bağlıdır. Ayrıştırıcının sınıflandırması, geriye yayılma yoluyla jeneratörün ağırlıklarını güncellemek için kullandığına dair bir sinyal sağlar.
Bu sistemin parçalarını daha ayrıntılı olarak inceleyelim.