Генеративные нейросети что это такое? какие функции?

Генеративные нейросети - это класс нейронных сетей, которые обладают способностью генерировать новые данные, такие как изображения, звуки или тексты, на основе образцов или обучающих данных. Они отличаются от нейросетей, предназначенных для классификации или регрессии, тем, что способны создавать новые, оригинальные данные вместо простого принятия решений на основе существующих данных.

Генеративные нейросети обычно состоят из двух основных компонентов: генеративной модели и дискриминативной модели. Генеративная модель отвечает за генерацию новых данных, в то время как дискриминативная модель оценивает и различает между сгенерированными и реальными данными.

Примером генеративных нейросетей являются генеративно-состязательные сети (GANs). Они используют соревновательный подход, в котором генеративная модель генерирует данные, а дискриминативная модель пытается отличить их от реальных данных. В процессе обучения две модели взаимодействуют и совершенствуются, что приводит к улучшению способности генерировать реалистичные данные.

Функции генеративных нейросетей многообразны и зависят от конкретного применения. Они могут использоваться для генерации фотореалистичных изображений, создания реалистичных аудиообращений, генерации музыки, написания текстов, создания видео и многое другое. Они также могут применяться в областях моделирования и анализа данных, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других сферах, где требуется генерация новых данных на основе существующих образцов.