В GAN две нейронные сети, генератор и дискриминатор, соревнуются друг с другом в игре, которая позволяет генератору создавать новые данные, необходимые для выполнения задачи, в то время как дискриминатор старается отличить их от реальных данных. Обучение GAN происходит путем обучения генератора на основе ошибок, которые он допускает при создании новых данных, а также обучения дискриминатора на основе ошибок, которые он допускает при различении между реальными и сгенерированными данными.
GAN широко используются в различных областях искусственного интеллекта, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и создание генеративных моделей.