Atualizado em 05/10/2026: verbete refeito: definição curta com fonte, exemplo e termos relacionados; saiu o texto genérico anterior. Como conferimos os dados
Uma GAN (generative adversarial network, rede adversária generativa) é um modelo com duas redes que competem, proposto em 2014 por Ian Goodfellow e coautores. O gerador aprende a criar dados parecidos com os de treino; o discriminador aprende a dizer se um exemplo veio dos dados reais ou do gerador.
Como funciona
Os dois treinam juntos, como num jogo: o gerador tenta fazer o discriminador errar, e o discriminador tenta não ser enganado. À medida que o discriminador melhora, o gerador é forçado a produzir exemplos mais realistas.
Exemplo
Treinada com fotos de rostos, uma GAN aprende a gerar rostos novos, que não pertencem a ninguém, com aparência de foto.
Termos relacionados
Fontes (conferidas em 02/10/2026): Goodfellow et al.: Generative Adversarial Networks (arXiv) · Google: glossário de machine learning