Generative Adversarial Networks (GANs), derin öğrenme alanında kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır. 2014 yılında Ian Goodfellow ve meslektaşları tarafından geliştirilmiştir. GAN’ler iki ana bileşenden oluşur: üreteç (generator) ve ayırt edici (discriminator).

1. Üreteç (Generator): Bu bileşen, rastgele gürültüden gerçekçi veri örnekleri yaratmayı hedefler. Amacı, oluşturduğu örneklerin ayırt edici tarafından gerçek olarak sınıflandırılmasını sağlamaktır.

2. Ayırt Edici (Discriminator): Bu bileşen ise, verilen bir veri örneğinin gerçek veri mi yoksa üreteç tarafından oluşturulmuş sahte bir veri mi olduğunu belirlemeye çalışır.

GAN’lerde, üreteç ve ayırt edici, birbirine karşı oynayan iki rakip gibi çalışır. Üreteç, daha iyi ve daha gerçekçi veriler üretmeye çalışırken, ayırt edici, bu verileri daha iyi ayırt etmeye çalışır. Bu karşılıklı rekabetçi süreç, her iki bileşeni de zamanla iyileştirir ve sonuç olarak çok gerçekçi veri örnekleri üretilebilir. GAN’ler, özellikle görüntü üretimi gibi çeşitli yaratıcı uygulamalarda kullanılmaktadır.