Что такое GAN? Какие архитектуры GAN знаете и какие использовали на практике?

GAN (Generative Adversarial Network) — это тип нейросетевой архитектуры, состоящий из двух моделей: генератора и дискриминатора, которые обучаются совместно в состязательном режиме. Генератор пытается создавать реалистичные данные (например, изображения), а дискриминатор — отличать настоящие данные от сгенерированных. В результате генератор учится создавать всё более правдоподобные данные.

Основные архитектуры GAN:

• Vanilla GAN — базовая архитектура с простыми полносвязными слоями.
• DCGAN (Deep Convolutional GAN) — использует сверточные нейросети, хорошо подходит для изображений.
• Conditional GAN (cGAN) — генерация данных с условием (например, класс объекта).
• Wasserstein GAN (WGAN) — улучшенная стабильность обучения за счет использования расстояния Вассерштейна.
• CycleGAN — для преобразования изображений из одного стиля в другой без парных данных.

На практике часто использовал DCGAN для генерации изображений и WGAN для более стабильного обучения. Например, DCGAN хорошо подходит для генерации лиц или объектов, а WGAN помогает избежать проблем с исчезающими градиентами.