생성적 적대적 네트워크(GAN)는 인공지능 학습 모델의 한 유형으로, 두 개의 신경망이 서로 경쟁하면서 실제 데이터와 비슷한 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. 

 

GAN은 '생성자'라고 불리는 신경망이 가짜 데이터를 만들고, '판별자'라고 불리는 다른 신경망이 이 가짜 데이터와 실제 데이터를 구분하는 과정을 반복합니다. 생성자가 더욱 현실적인 가짜 데이터를 생성하면 판별자가 그 가짜 데이터를 쉽게 식별하지 못하게 되고, 반대로 판별자가 더욱 정확히 가짜 데이터를 판별할 수 있도록 학습됩니다. 이러한 경쟁 과정을 통해 생성자는 점차 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 만들어낼 수 있습니다.

 

GAN은 이미지 생성, 음성 합성, 영상 복원 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 텍스트 생성 및 변환에도 적용되고 있습니다.