شبكات الخصومة التوليفية (Generative Adversarial Networks) هي أحد تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التعلم الآلي الغير موجه (Unsupervised Learning)، التقنية مبنية على نظرية اللعبة (Game Theory) وبالتحديد نظرية لعبة محصلتها صفر (Zero-sum game) .

حيث تستخدم شبكتين عصبيتين تتحدى بعضهما لإنتاج محتوى جديد. ويوجد لديها العديد من التطبيقات مثل تحويل الصور الى صور كرتونية، انتاج بيانات تدريب وتحويل اسكتشات الى صور حقيقة.الشبكتين العصبيتين هي شبكة التوليد (Generator) وشبكة التمييز (Discriminator).

الهدف من شبكة التوليد هو تحويل بيانات عشوائية الى بيانات واقعية مثل صور كارتونية. شبكة التوليد تندرج تحت التعليم الغير موجة، ولذلك لا نستطيع تدربيها لإنتاج صور واقعية لها معنى ولذلك نستخدم شبكة التمييز لتدريب شبكة التوليد، حيث ان شبكة التوليد هي عبارة عن مصنف مبني باستخدام الشبكة العصبية. كما هو موضح الصورة التالية، يتم تدريب شبكة التمييز بصور حقيقة من بيانات التدريب وصور مزيفة من شبكة التوليد، وشبكة التمييز تصنف الصور الى حقيقية او مزيفة. فبعد التدريب، شبكة التوليد ستنتج صور واقعية أكثر.

أشهر 6 لغات برمجة فى العالم
ساعتين يومياً على مواقع التواصل الاجتماعي كافية لإصابتك بهذا المرض
كيف تحقق ذاتك
ايه هو افضل نظام تشغيل للمطورين
لغات برمجة الذكاء الاصطناعي
Screen Time طريقة تعطيل
نبذة عن وظيفة عالم البيانات
إنستغرام تطرح ميزة توثيق الحسابات و العلامات التجارية الكبيرة و المنظمات
حيلة ذكية لاستخدام فيسبوك بشكل خفي
موقع خاص لكلمات المرور الخاصة بالراوترات
UDP و TCP الفرق بين بروتوكول
طريقة عمل فورمات هاردسك لأجهزة الماك
للبحث عن قيمة واحدة في اكثر من عمود select جملة