GANs (Generative Adversarial Networks)

GANs, auch bekannt als Generative Adversarial Networks, sind künstliche Intelligenz-Modelle, die zur Generierung neuer Inhalte verwendet werden. Sie bestehen aus zwei Hauptkomponenten: dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Daten, während der Diskriminator versucht, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Das Besondere an GANs ist ihr adversarischer Ansatz, bei dem der Generator und der Diskriminator gegeneinander antreten und sich gegenseitig verbessern. Durch dieses Training erreichen GANs die Fähigkeit, realistische und hochwertige Inhalte zu generieren, wie zum Beispiel Bilder, Texte oder sogar ganze Videos.