Hi ! Day29 !
今天要來介紹的是「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）

生成對抗網路介紹

生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）是非監督式學習的一種方法，由兩個神經網路所組成，一個生成網路與一個判別網路。生成網路隨機取樣作為輸入，而判別網路的輸入則為真實樣本或生成網路的輸出，目的是將生成網路的輸出從真實樣本中盡可能分辨出來。透過兩個網路相互對抗、不斷調整參數，最終的目的是希望讓判別網路無法判斷生成網路的輸出結果是否為真實。

生成對抗網路應用

生成對抗網路常用於生成以假亂真的圖片，包含近幾年很流行的 face app 換臉（成年 -> 老年、成年 -> 兒童、男 -> 女 、女 -> 男、真實 -> 卡通 等等），以及圖像修復app。以下附上一張「雷神索爾」（Chris Hemsworth）由GAN生成的虛假老年人臉。

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Reference

參考書籍：深度學習最佳入門邁向AI專題實戰| 陳昭明作

https://zh.wikipedia.org/zh-tw/生成对抗网络

https://aihub.org.tw/platform/specialist/article/d131b580-cd8a-11ea-b749-0242ac120002?page=

https://www.boredpanda.com/old-age-filter-photos-faceapp/?utm_source=google&utm_medium=organic&utm_campaign=organic