GANs – REDES ADVERSARIAS GENERATIVAS

definições e aplicações

Autores

DOI:

https://doi.org/10.31510/infa.v20i2.1800

Palavras-chave:

Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning, Aprendizado de Máquina

Resumo

O uso de Redes Adversarias Generativas (Generative Adversarial Networks – GAN) para a descoberta e aprendizado de padrões em conjunto de dados vem trazendo inovação e mudança em diversas aplicações. Elas são modelo que usam duas redes neurais, uma geradora e outra discriminadora, para novos dados que se assemelham a dados originais. Elas aprendem a distribuição de probabilidade dos dados originais e competem entre si para gerar dados de alta qualidade e diversidade. Sua utilização com qualquer tipo de dado permite resultados eficazes nos mais diversos campos, seja da arte, do entretenimento, na análise de dado ou na medicina, sua evolução cresce a cada dia. Esta pesquisa tem por objetivo analisar a Rede Adversaria Generativa (GAN), seus conceitos e desafios em suas aplicações. A pesquisa utilizada foi a bibliográfica, explorando diversos trabalhos científicos acadêmicos. Seus resultados demonstram possibilidades de desenvolvimento das mais variadas ferramentas e aplicação em diversas áreas, tornando esta ferramenta um instrumento promissor de novas tecnologias generativas.

 

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Publicado

20/12/2023

Como Citar

GOMES, J. C. .; BRUNO, D. R. . GANs – REDES ADVERSARIAS GENERATIVAS: definições e aplicações. Revista Interface Tecnológica, [S. l.], v. 20, n. 2, p. 182–194, 2023. DOI: 10.31510/infa.v20i2.1800. Disponível em: https://revista.fatectq.edu.br/interfacetecnologica/article/view/1800. Acesso em: 20 maio. 2024.

Edição

Seção

Tecnologia em Informática

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