Generatywna sieć przeciwnika – Klasa głębokiego uczenia się, w której dwie sieci konkurują ze sobą, aby poprawić ogólną wydajność modelu. Sieć generatorów wygeneruje sztuczne przykłady na podstawie danych uczących, a dyskryminator spróbuje ocenić, czy są one prawdziwe, czy sztuczne. Jest to proces iteracyjny, który trwa do momentu, gdy generator będzie w stanie odpowiednio „oszukać” dyskryminator. Technika ta jest stosowana głównie do generowania obrazów i ma potencjał w dziedzinie zdrowia i opieki, umożliwiając generowanie przykładowych skanów do celów szkoleniowych lub w celu uzupełnienia brakujących danych.
