また、2つの対面ニューラルネットワークについても聞きました。あれは何でしょう？
Faced Neural Networks（GAN）は、監視された学習プロセスで一緒に機能する2つのニューラルネットワークで構成される自動学習モデルの一種です。ニューロンネットワークは合成データを生成し、別のニューロンネットワークは生成されたデータと実際のデータを区別しようとします。

生成ネットワークはランダムな入り口を取り、実際のデータの分布を模倣しようとする合成出力を生成します。一方、識別ネットワークは入り口を取り、データが現実か合成かを示す出力を生成します。時間が経つにつれて、生成ネットワークは、差別的なネットワークを欺く可能性のあるより現実的なデータを生成する能力を向上させます。

GANの最後の目的は、実際のデータと区別できない合成データを作成することです。GANCは、画像の作成、音声統合、音楽生成、自然言語処理など、さまざまなアプリケーションで使用されています。

GANは、高品質の合成データの生成に非常に効果的であることが証明されている深い学習モデルの例です。ディープラーニングテクノロジーが進歩し続けるにつれて、GANはさまざまな分野でますます使用される可能性があります。