{"id":180090,"date":"2023-07-16T09:28:42","date_gmt":"2023-07-16T08:28:42","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=180090"},"modified":"2023-10-30T12:55:45","modified_gmt":"2023-10-30T11:55:45","slug":"generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das","title":{"rendered":"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180090\" class=\"elementor elementor-180090\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-97df04f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"97df04f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2be85d7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2be85d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generative antagonistische Netze stellen einen gro\u00dfen Fortschritt im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des Deep Learning dar. Sie werden auch GANs, Generative Adversarial Networks, genannt und sind un\u00fcberwachte Modelle des maschinellen Lernens, die zwei neuronale Netze verwenden, um neue, realistische Daten zu generieren.<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-856f4a6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"856f4a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/stiluebertragung-mit-cyclegan\">Was genau sind generative antagonistische Netzwerke?<\/a> Wie funktionieren sie? Welche Anwendungen gibt es f\u00fcr GANs? Finde alle Antworten in diesem Artikel.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19ee361 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"19ee361\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6bc90e1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6bc90e1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generative Antagonistische Netzwerke (GANs): Was ist das?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef6c8fb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ef6c8fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Hauptziel von<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/attgan-ein-tool-zur-veraenderung-von-gesichtsattributen\"> GANs ist es, Daten zu erzeugen, die von echten Beispielen nicht zu unterscheiden sind.<\/a> Sie wurden von Ian Goodfellow und seinen Mitarbeitern im Jahr 2014 eingef\u00fchrt. Ein GAN besteht aus zwei verschiedenen neuronalen Netzen, dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Daten, w\u00e4hrend der Diskriminator die Qualit\u00e4t dieser Daten bewertet. Beide Netze trainieren sich in Schleifen und verbessern so ihre jeweilige Leistung.<\/p><p>Seit ihrer Einf\u00fchrung im Jahr 2014 haben <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-conditional-generative-adversarial-network-cgan\">GANs aufgrund ihrer F\u00e4higkeit, realistische Daten<\/a> aus Lernbeispielen zu generieren, gro\u00dfes Interesse in der Gemeinschaft der k\u00fcnstlichen Intelligenz geweckt. Seitdem wurden mehrere Varianten und Verbesserungen von GANs vorgeschlagen, darunter bedingte Architekturen und fortgeschrittene Optimierungsmethoden, um die zahlreichen Herausforderungen beim Training von GANs, wie Konvergenz und Qualit\u00e4t der erzeugten Daten, zu l\u00f6sen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-905d436 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"905d436\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b2a7088 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6b2a7088\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">H\u00e4ufige Anwendungen von GANs<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b0c453e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b0c453e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>GANs haben zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter:<\/p><ul><li>Die Erzeugung von qualitativ hochwertigen Bildern und Videos ;<\/li><li>Die Kolorierung von Schwarz-Wei\u00df-Bildern ;<\/li><li>Die Erkennung und Korrektur von Anomalien ;<\/li><li>Die Erstellung von Kunstwerken ;<br \/>Die Synthese von Stimmen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e26f6fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5e26f6fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>GANs<\/strong> haben auch <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/clean-das-revolutionaere-neue-data-tool-fuer-die-medizin\">Anwendungen im Bereich der Medizin<\/a> gefunden. Sie k\u00f6nnen z. B. verwendet werden, um synthetische medizinische Bilder f\u00fcr das Training von neuronalen Netzen bei der Erkennung von Krankheiten zu erzeugen. <strong>GANs k\u00f6nnen auch f\u00fcr die Synthese von Patientendaten<\/strong> verwendet werden, um die medizinische Forschung zu unterst\u00fctzen.<\/p><p>Im Finanzbereich sind sie effektiv bei der Erkennung von Betrug, indem sie synthetische Daten von Finanztransaktionen erzeugen.<\/p><p>Diese Netzwerke dienen auch zur Generierung synthetischer Marktdaten: Damit lassen sich <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wie-veraendert-data-science-die-finanzwelt\">Vorhersagen und Trends f\u00fcr Finanzm\u00e4rkte<\/a> erstellen. Schlie\u00dflich sind generative antagonistische Netzwerke an der Generierung von Inhalten f\u00fcr Videospiele beteiligt, wie z. B. der Erstellung von Charakteren, virtuellen Welten, Musik und synthetischen Kl\u00e4ngen.<\/p><p>Die Anwendung von generativen antagonistischen Netzwerken wirft auch ethische Fragen auf. Tats\u00e4chlich wurde diese <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\">Technologie der breiten \u00d6ffentlichkeit durch die sogenannte Deepfake-Generation bekannt.<\/a> Diese Bilder und Videos greifen \u00f6ffentliche Pers\u00f6nlichkeiten auf und lassen sie falsche Reden halten, die von der betreffenden Person nie gehalten wurden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33827647 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"33827647\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/gan-deepfake.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180094\" alt=\"sentiment analysis\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/gan-deepfake.png 800w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/gan-deepfake-300x169.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/gan-deepfake-768x432.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a705de5 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4a705de5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne, wie man GANs benutzt<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7a1abb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a7a1abb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-970e70f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"970e70f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Funktionsweise von GANs verstehen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec91528 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ec91528\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um die <strong>Mechanismen von GANs<\/strong> besser zu verstehen, ist es wichtig, ihre Schl\u00fcsselkomponenten, den Lernprozess und die damit verbundenen Kostenfunktionen zu untersuchen. GANs bestehen aus zwei neuronalen Hauptnetzen, dem Generator und dem Diskriminator, die sich gegenseitig trainieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d80290a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d80290a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Generator<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-af36dbd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"af36dbd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der Generator ist ein <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\">neuronales Netz,<\/a> das als Eingabe einen Zufallsvektor (z. B. ein Rauschmuster) erh\u00e4lt und als Ausgabe eine Darstellung generiert. Die Ausgabe des Generators ist ein synthetisches Datenmuster, das versucht, reale Beispiele zu imitieren. Der Generator ist ein entscheidendes Element der GANs, da er daf\u00fcr verantwortlich ist, synthetische Daten zu erzeugen, die den realen Daten \u00e4hnlich sind.<\/p><p>Um zu trainieren, versucht der <strong>Generator, seine F\u00e4higkeit, den Diskriminator<\/strong> zu t\u00e4uschen, zu maximieren, indem er immer realistischere Daten erzeugt. Er nutzt das Feedback des Diskriminators, um seine Einstellungen anzupassen und die Qualit\u00e4t der synthetischen Daten, die er erzeugt, zu verbessern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b0074d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b0074d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Diskriminator<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6703e96 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6703e96\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der Diskriminator ist ein klassifizierendes neuronales Netz, das als Eingabe eine Datenprobe erh\u00e4lt, entweder echte Daten oder synthetische Daten, die vom Generator erhalten wurden. Seine <strong>Aufgabe ist es, die beiden Arten von Proben<\/strong> zu sortieren und die Eingaben als echte oder generierte zu klassifizieren.<\/p><p>Der Diskriminator ist ebenfalls ein entscheidendes Element in GANs, da er daf\u00fcr verantwortlich ist, echte Daten von synthetischen Daten zu unterscheiden. Dazu verwendet er ausgefeilte Techniken wie die Klassifizierung und den Vergleich von Merkmalen der Eingabedaten.<\/p><p>Das Training des Diskriminators ist einfach zu verstehen: Er versucht, seine Fehlerquote zu minimieren, indem er seine F\u00e4higkeit verbessert, echte und generierte Daten richtig zu klassifizieren. Er aktualisiert seine Parameter entsprechend dem Unterschied zwischen den beiden Arten von Stichproben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-de9cb97 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"de9cb97\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a592002 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3a592002\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Generative antagonistische Netzwerke in K\u00fcrze<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-343c551 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"343c551\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Alles in allem sind GANs eine fortschrittliche Technik zur Generierung <strong>synthetischer Daten,<\/strong> bei der zwei konkurrierende neuronale Netze eingesetzt werden, um synthetische Daten von hoher Qualit\u00e4t zu erzeugen. Obwohl ihre Funktionsweise komplex erscheinen mag, wird sie zunehmend in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Generierung von Kunstwerken (MidJourney, Dall-E), bei der Spracherkennung oder auch bei der Texterzeugung.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16f37652 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"16f37652\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=ugALxRuTh00&amp;t=139s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-385bfd5b elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"385bfd5b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Weiterbildung in Deep Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad69995 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"ad69995\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Generative Antagonistische Netzwerke (GANs): Was ist das?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Das Hauptziel von GANs ist es, Daten zu erzeugen, die von echten Beispielen nicht zu unterscheiden sind. Sie wurden von Ian Goodfellow und seinen Mitarbeitern im Jahr 2014 eingef\u00fchrt. Ein GAN besteht aus zwei verschiedenen neuronalen Netzen, dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Daten, w\u00e4hrend der Diskriminator die Qualit\u00e4t dieser Daten bewertet. Beide Netze trainieren sich in Schleifen und verbessern so ihre jeweilige Leistung.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"H\u00e4ufige Anwendungen von GANs\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"GANs haben auch in der Medizin Anwendung gefunden. Sie k\u00f6nnen z. B. verwendet werden, um synthetische medizinische Bilder zu erzeugen, mit denen neuronale Netze zur Erkennung von Krankheiten trainiert werden k\u00f6nnen. GANs k\u00f6nnen auch zur Synthese von Patientendaten verwendet werden, um die medizinische Forschung zu unterst\u00fctzen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Verstehe, wie GANs funktionieren\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Um die Mechanismen von GANs besser zu verstehen, ist es wichtig, ihre Schl\u00fcsselkomponenten, den Lernprozess und die damit verbundenen Kostenfunktionen zu untersuchen. GANs bestehen aus zwei neuronalen Hauptnetzen, dem Generator und dem Diskriminator, die sich gegenseitig trainieren.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Generative antagonistische Netze stellen einen gro\u00dfen Fortschritt im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des Deep Learning dar. Sie werden auch GANs, Generative Adversarial Networks, genannt und sind un\u00fcberwachte Modelle des maschinellen Lernens, die zwei neuronale Netze verwenden, um neue, realistische Daten zu generieren. Was genau sind generative antagonistische Netzwerke? Wie funktionieren sie? Welche Anwendungen gibt [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":180092,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Generative antagonistische Netzwerke, auch GAN genannt, dienen dazu, bestimmte .... Du musst allerdings beachten, dass..\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Generative antagonistische Netze stellen einen gro\u00dfen Fortschritt im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des Deep Learning dar. Sie werden auch GANs,\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-16T08:28:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-30T11:55:45+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/07\/gan.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"768\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"384\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melanie\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melanie\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\"},\"author\":{\"name\":\"Melanie\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\"},\"headline\":\"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?\",\"datePublished\":\"2023-07-16T08:28:42+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T11:55:45+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\"},\"wordCount\":778,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2023\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\",\"name\":\"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-16T08:28:42+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T11:55:45+00:00\",\"description\":\"Generative antagonistische Netzwerke, auch GAN genannt, dienen dazu, bestimmte .... Du musst allerdings beachten, dass..\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\",\"name\":\"Melanie\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Melanie\"},\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?","description":"Generative antagonistische Netzwerke, auch GAN genannt, dienen dazu, bestimmte .... Du musst allerdings beachten, dass..","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?","og_description":"Generative antagonistische Netze stellen einen gro\u00dfen Fortschritt im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des Deep Learning dar. Sie werden auch GANs,","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das","og_site_name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2023-07-16T08:28:42+00:00","article_modified_time":"2023-10-30T11:55:45+00:00","og_image":[{"width":768,"height":384,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/07\/gan.png","type":"image\/png"}],"author":"Melanie","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Melanie","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"5 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das"},"author":{"name":"Melanie","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d"},"headline":"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?","datePublished":"2023-07-16T08:28:42+00:00","dateModified":"2023-10-30T11:55:45+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das"},"wordCount":778,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das#respond"]}],"copyrightYear":"2023","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das","name":"Generative antagonistische Netzwerke oder GAN: Was ist das?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2023-07-16T08:28:42+00:00","dateModified":"2023-10-30T11:55:45+00:00","description":"Generative antagonistische Netzwerke, auch GAN genannt, dienen dazu, bestimmte .... Du musst allerdings beachten, dass..","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/generative-antagonistische-netzwerke-oder-gan-was-ist-das"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d","name":"Melanie","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Melanie"},"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180090"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180090"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180090\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/180092"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180090"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=180090"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=180090"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}