비지도 학습에 사용되는 인공지능 알고리즘으로, 제로섬 게임 틀 안에서 서로 경쟁하는 두 개의 신경 네트워크 시스템에 의해 구현된다. 이 개념은 2014년에 이안 굿펠로우(Ian. j. Goodfellow)에 의해 발표되었다.

Conditional GAN(Conditional Generative Adversarial Net, CGAN), Cycle GAN 등 여러 종류가 존재한다.

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심층학습의 기법을 이용해 임의의 랜덤 노이즈로부터 가상의 데이터를 생성하는 네트워크(생성자: Generator, G)가 더 실제와 같은 데이터를 생성할 수 있도록 진위 여부를 판별할 수 있는 네트워크(구별자: Discriminator, D)를 붙여 경쟁적으로 학습시키는 생성 모델.

주로 GAN이라는 축약어를 사용하며, 2014년 Ian Goodfellow의 논문을 통해 처음 발표되었다. 기본적으로 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류지만 파생 방법인 조건부 생성적 적대 신경망(Conditional GAN, cGAN)은 지도학습(Supervised Learning)에 활용될 수도 있다.

이미지를 생성하는 모델은 딥페이크에 사용되기도 한다.

두 가지 네트워크를 동시에 경쟁적으로 학습시킨다는 점에서 학습이 굉장히 불안정하고, 그만큼 대규모 데이터셋으로 학습시키기 힘들다는 단점이 존재한다. 이러한 한계에 부딪혀 자연어 프롬프트로부터 이미지를 생성하는 text-to-image 분야에서는 두각을 보이지 못했고, 또다른 생성 모델의 한 갈래인 디퓨전 모델이 2022년 기준으로 Stable Diffusion을 비롯한 여러 text-to-image 모델들을 통해 눈부신 발전을 이루면서 상대적으로 주목을 덜 받게 되었다.

그러나 상대적으로 규모가 작은 데이터셋에서는 여전히 좋은 성능을 발휘하며, 태생적으로 아무리 못해도 수십 번의 네트워크 연산이 필요한 디퓨전 모델에 비해 단 한 번의 네트워크 연산만으로 데이터 생성이 가능하므로 효율면에서 월등히 유리하다는 장점도 있다.

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