GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？
読み方: ギャン
30秒まとめ
2つのニューラルネットワークを競わせてリアルなデータを生成する手法。画像生成AI発展の礎。
GAN（敵対的生成ネットワーク）の意味・定義
GAN（Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク）は、2014年にIan Goodfellowらが提案した生成モデルの一種で、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのニューラルネットワークを競わせることでリアルなデータを生成します。生成器は本物そっくりのデータを作ろうとし、識別器は本物と偽物を見分けようとする「敵対的」な学習を行うことで、互いに性能が向上していきます。StyleGAN（高品質な顔画像生成）、CycleGAN（画像スタイル変換）、Pix2Pix（画像変換）など多くの派生モデルが開発されました。画像生成AI発展の礎となった技術ですが、現在は拡散モデルに主流の座を譲りつつあります。ディープフェイク（偽映像）にも悪用されうるため、倫理的な議論の対象にもなっています。