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R Capital verwendet auf der hier von Ihnen besuchten Webseite Technologien und Resultate der Arbeit von von StyleGAN. Dabei handelt es sich um die Anwendung eines generativen kontradiktorischen Netzwerk (GAN). Es wurde von Entwicklern der Firma Nvidia im Dezember 2018 eingeführt und ist abhängig von der Nvidia-Software CUDA, GPUs und TensorFlow.
GANs sind sog. Generative Adversarial Networks bestehend aus zwei künstlichen neuronalen Netzwerken, die ein Nullsummenspiel durchführen. Eines davon erstellt Kandidaten (der Generator), das zweite neuronale Netzwerk bewertet die Kandidaten (der Diskriminator). Typischerweise bildet der Generator von einem Vektor aus latenten Variablen auf den gewünschten Ergebnisraum ab. Das Ziel des Generators ist es zu lernen, Ergebnisse nach einer bestimmten Verteilung zu erzeugen. Der Diskriminator wird hingegen darauf trainiert, die Ergebnisse des Generators von den Daten aus der echten, vorgegebenen Verteilung zu unterscheiden. Die Zielfunktion des Generators besteht dann darin, Ergebnisse zu erzeugen, die der Diskriminator nicht unterscheiden kann. Dadurch soll sich die erzeugte Verteilung nach und nach der echten Verteilung angleichen.
GANs wurden unter anderem verwendet zur Erstellung photorealistischer Bilder zur Visualisierung verschiedener Gegenstände, Gesichter, Landschaften sowie zur Modellierung von Bewegungsmustern in Videos, zur Erstellung von 3D-Modellen von Objekten aus 2D-Bildern sowie zur Bildbearbeitung astronomischer Bilder. GANs werden auch für das natürliche Empfinden bei der Nutzerinteraktion mit Chatbots verwendet. Darüber hinaus werden GAN Anwendungen in der Teilchenphysik verwendet, um zeitaufwendige Detektorsimulationen zu beschleunigen.
