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.

أفضل عشرة ألعاب على فيسبوك
اهمية الهندسة العكسية عند البرمجة
الكمبيوتر الكمومي
ما هو وما هي أفضل النصائح لإستخدامه LinkedIn
أنواع الاخطاء البرمجية
(Object-relational mapping) ORM ما هو الـ
خرافات لا تصدقها عن العمل الحر
(poc) أول خطوة ف كتابة ال
او جوجلها Google it
عشرة مهارات يجب أن تمتلكها لتكون موظف ناجح
أفضل خمسة مواقع عربية في البرمجة وتطوير الويب
تاريخ الأوبئة و الذكاء الصناعي
هل من الممكن سرقة حسابك على التواصل الأجتماعي من قبل الأشخاص الذين تعرفهم ؟