Seⁿ-sêng tùi-khòng bāng-lō͘

GAN deepfake生成的人面。

生成 (Seⁿ-sêng)對抗 (tùi-khòng)網路 (bāng-lō͘) (生成對抗網絡)，英語 (Eng-gí)號做 (hō-chò)generative adversarial network (GAN)，是 (sī)無監督 (bô-kàm-tok)學習 (ha̍k-si̍p)的 (ê)一 (chi̍t)款 (khoán)方法 (hong-hoat)。生成對抗網路透過 (thàu-kòe)兩 (nn̄g)个 (ê)神經 (sîn-keng)網路予相 (hō͘-siong)七桃 (chhit-thô)的方式 (hong-sek)來 (lâi)進行 (chìn-hêng)學習。這 (Chit)款網路由 (iû)燕 (Ian)Goodfellow等 (téng)人 (lâng)佇 (tī)2014年 (nî)提出 (thê-chhut)。原始 (Goân-sí)的生成對抗網路由一个生成網路 (generator) 佮 (kap)一个便別 (piān-pia̍t)網路 (discriminator) 組成 (chó͘-sêng)。其中 (Kî-tiong)，生成網路對 (tùi)潛在 (chiâm-chāi)空間 (khong-kan) (latent space) 中 (tiong)隨機 (sûi-ki)取樣 (chhú-iūⁿ)做為 (chò-ûi)輸入 (su-ji̍p)，伊的 (i-ê)輸出 (su-chhut)結果 (kiat-kó)愛 (ài)盡量 (chīn-liōng)模仿 (bô͘-hóng)訓練集 (hùn-liān-chi̍p)中的真實 (chin-si̍t)樣本 (iūⁿ-pún)。弁別 (Piān-pia̍t)網路的輸入是真實樣本頁 (ia̍h)生成網路的輸出，伊的目的 (bo̍k-tek)是欲 (beh)共 (kā)生成網路的輸出對真實樣本中想 (siūⁿ)辦法 (pān-hoat)便別出來 (chhut-lâi)，壓 (ah)生成網路愛想辦法欺騙 (khi-phiàn)便別網路。兩个網路予商 (hō͘-siong)對抗佮不斷 (put-toàn)調整 (tiâu-chéng)參數 (chham-sò͘)，最後 (chòe-āu)愛予 (hō͘)便別網路無法度 (bô-hoat-tō͘)便別生成網路的輸出結果是真 (chin)抑是 (ia̍h-sī)解 (ké)。