Generative adversarial network

dʒəˈnɛrətɪv ædvərˈsɛəriəl ˈnɛtwɜːrk ジェネレーティブ アドバーサリアル ネットワーク

1. 敵対的生成ネットワーク（GAN）とは、互いに競い合う2つのニューラルネットワーク（生成器と識別器）を使って、本物に近い新しいデータを生成する機械学習モデルの一種です。

敵対的生成ネットワーク（GAN）は、偽のデータを生成する「生成器」と、それが本物か偽物かを識別する「識別器」という二つのAIモデルが互いに競争しながら学習を進めることで、よりリアルなデータを生み出す仕組みを指します。この競争によって、生成器はより精巧な偽物を、識別器はより高精度な識別能力を獲得し、結果として高品質な新しいデータ（画像、音声など）が作れるようになります。

Generative adversarial networks are widely used in image synthesis. (敵対的生成ネットワークは画像生成において広く利用されています。)

• Generative adversarial networks: 敵対的生成ネットワーク。互いに競い合う2つのネットワークからなる機械学習モデルの種類の名称です。
• are widely used: 広く使われている、という意味です。
• in image synthesis: 画像生成において、という意味です。

Researchers are exploring new applications for generative adversarial networks. (研究者たちは敵対的生成ネットワークの新たな応用分野を探求しています。)

• Researchers: 研究者たち、という意味です。
• are exploring: 探求している、模索している、という意味です。
• new applications: 新しい応用分野、用途、という意味です。
• for generative adversarial networks: 敵対的生成ネットワークのために、またはそれに関する、という意味です。

The quality of images generated by generative adversarial networks has significantly improved. (敵対的生成ネットワークによって生成される画像の品質は著しく向上しました。)

• The quality: 品質、という意味です。
• of images generated: 生成された画像の、という意味です。
• by generative adversarial networks: 敵対的生成ネットワークによって、という意味です。
• has significantly improved: 著しく向上した、という意味です。

関連

• GAN
• Deep learning
• Neural network
• Machine learning
• Image synthesis
• Data generation
• Discriminator
• Generator