דערקלערן וואָס אַ דזשענעראַטיוו אַדווערסאַריאַל נעץ (GAN) איז.
א גענעראַטיווע קעגנער נעטוואָרק (GAN) איז אַ טיפּ פון קינסטלעך סייכל מאַשין לערנען מאָדעל וואָס באשטייט פון צוויי טיף נעוראַל נעטוואָרקס וואָס זענען שטעלן זיך צו קאָנקורירן קעגן יעדער אנדערע אין אַ נול סאַכאַקל שפּיל. די לעצט ציל פון דעם פאַרמעסט איז צו פֿאַרבעסערן די דור פון נייַע סינטעטיש ינסטאַנסיז פון דאַטן וואָס קענען פאָרן פֿאַר פאַקטיש דאַטן. איינער פון די נעוראַל נעטוואָרקס איז דער גענעראַטאָר, וואָס קריייץ שווינדל דאַטן ינסטאַנסיז צו פּרובירן צו נאַרן די רגע נעוראַל נעץ, וואָס איז די דיסקרימינאַטאָר. דער אַרבעט פון די דיסקרימינאַטאָר איז צו באַשליסן צי די דאַטן בייַשפּיל באשאפן דורך די גענעראַטאָר איז פאַקטיש אָדער שווינדל. בעשאַס די טריינינג פּראָצעס, דער גענעראַטאָר לערנט צו שאַפֿן מער און מער רעאַליסטיש שווינדל דאַטן, בשעת די דיסקרימינאַטאָר לערנט צו באַקומען בעסער און בעסער צו ידענטיפיצירן שווינדל דאַטן. דעם צוריק-און-אַרויס טריינינג פּראָצעס האלט ביז דער גענעראַטאָר קריייץ דאַטן וואָס זענען אַזוי רעאַליסטיש, די דיסקרימינאַטאָר קענען ניט מער באַשליסן צי עס איז פאַקטיש אָדער שווינדל. אין דעם פונט, דער גענעראַטאָר קענען פּראָדוצירן סינטעטיש דאַטן וואָס זענען זייער ענלעך צו די פאַקטיש דאַטן עס איז געווען טריינד אויף. GANs קענען זיין געוויינט אין פילע אַפּלאַקיישאַנז, אַזאַ ווי בילד דור, קול סינטעז און אפילו דזשענערייטינג רעאַליסטיש טעקסט.