GAN
敵対的生成ネットワーク （てきたいてきせいせいネットワーク、英: Generative adversarial networks、略称: GANs）は、2014年にイアン・グッドフェローらによって発表された教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種であり、ゼロサムゲームフレームワークで互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実装される。 概要
Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）の2つのネットワークから構成されており、Generatorはランダムノイズを入力として受け取りデータを生成し、Discriminatorは本物のデータとGeneratorが生成したデータを受け取り正否を判定するネットワークになっている。
このネットワークを互いに競合させながら、学習させることによってGeneratorの生成物の精度が高くなっていく。
また、この2つのネットワークが競合しながら学習する様が「敵対的」と呼ばれる所以になっている。