GAN：敵対的生成ネットワーク

GAN（Generative adversarial networks）とは、

『生成ネットワークがノイズから新しいデータを生成し、識別ネットワークがそのデータを本物か偽物かを区別する2つのネットワークで構成されるモデル』

です。

敵対的という名前が示すように、２つのネットワークを競い合わせることで、よいモデルを作ろうとする手法です。

Generator

ランダムなノイズを入力として、新しいデータ（画像や音声など）を生成する役割を果たします。

Discriminator

入力されたデータがGeneratorの生成した偽物か、あるいは訓練データとして用意された本物か」を判別します。

識別ネットワークを騙すように本物と似たデータを作り出すことを目指してトレーニングされます。