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.

بعض النصائح لكي تصبح مصمما محترفا
أساليب القرصنة
ما هو مستقبل الأنترنت ؟
تاريخ القرصنة الألكترونية
الانترنت عبر الضوء ! تعرف أكثر على تقنية الاي فاي
TCP/IP أنواع بروتوكولات
موقع يساعدك على تعلم الكاتبة بسرعة بإستخدام الكبيورد
ما هو وما هي أفضل النصائح لإستخدامه LinkedIn
Google AdWord أكثر الكلمات سعرا في
طريقة عمل فورمات هاردسك لأجهزة الماك
طريقة جعل الفلاش ميموري مفتاح للحاسوب
ميزات و عيوب جلاكسي نوت 10 بلس
أكثر تطبيقات الأندرويد إستهلاكاً للبطارية