教科書で学ぶ生成モデルと大規模言語モデル
定義GAN は、偽のデータを作る生成器と、それを本物と見分けようとする識別器を競わせて学習させ、本物に似た新しいデータを作り出す深層学習のモデルである。
解説生成器は乱数を元にデータを作り、識別器は本物のデータと生成器の作ったデータを見比べて判定する。判定の結果を受けて、生成器は見破られにくい作り方へ、識別器は見破りやすい見方へとそれぞれ学び直す。この繰り返しで、生成器は本物と区別しにくいデータを作れるようになる。
たとえ贋作を描く画家と鑑定士が腕を競い合うと、鑑定の目が厳しくなるほど画家の絵も本物に近づいていく。
記憶フック頭文字は G = Generative (生成)、A = Adversarial (敵対的)、N = Network。3 文字から正式名称を組み立て直せる。