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Rete generativa avversaria (GAN)

Generative Adversarial Network (GAN)

Una GAN, rete generativa avversaria, è un sistema composto da due reti neurali che competono tra loro. Il generatore prova a creare dati falsi ma verosimili, ad esempio volti inesistenti; il discriminatore cerca di distinguere i dati veri da quelli generati. È come un duello tra un falsario e un investigatore: il falsario migliora per ingannare, l'investigatore affina l'occhio per smascherarlo e questa rivalità spinge entrambi a livelli sempre più alti. Man mano che l'addestramento procede, il generatore produce risultati talmente convincenti che il discriminatore fatica a coglierne la falsità.

Definizione

Le GAN hanno segnato una svolta nella generazione di immagini realistiche e nel trasferimento di stile, ma sono note per essere instabili e difficili da addestrare. Negli usi più esigenti sono state in parte soppiantate dai modelli di diffusione, pur restando importanti storicamente e utili in scenari dove servono velocità di generazione e output nitidi in un solo passaggio.

Termini correlati

• Modello di diffusione
• Autoencoder
• Neural Network
• Computer Vision
• Deep Learning

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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