Réseaux antagonistes génératifs
Image générée par le réseau antagoniste génératif StyleGAN, à partir d'une analyse de portraits.
En intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par Goodfellow et al. 2014. Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme.
Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que son adversaire, le discriminateur, essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le résultat du générateur. Ainsi, le générateur est entrainé avec comme but de tromper le discriminateur. L'apprentissage peut être modélisé comme un jeu à somme nulle.
L'apprentissage de ces réseaux est difficile en pratique, avec des problèmes importants de non convergence.
