Zu Beginn steht eine zufällige Verteilung der Pixel im Bild.
Neuronale Netze können Berechnungen zu Bildern, Texten und Wörtern erstellen, aber solange man ihnen kein Ziel vorgibt, wissen sie nicht wie sie sich weiterentwickeln sollen. Um solch eine Entwicklung zu initiieren, lässt man zwei neuronale Netze zusammenarbeiten, einerseits einen Generator, der entwickelt und andererseits einen Diskriminator, der die Entwicklung des Generators anhand von Daten aus der Vergangenheit positiv oder negativ beurteilt.
So entstehen Häufungen und Muster z.B. von Pixeln, die der Diskriminator von den Ausgangsdaten nicht mehr unterscheiden kann.
In diesem Fall handelt es sich bei den Ausgangsdaten um Gesichter.
Der hier dargestellte Zyklus umfasst mehr als 1.000.000 Iterationen.
Während die oben gezeigten Bilder auf Grafikkarten in der Cloud berechnet wurden, kann der Grafikkartenhersteller nvidia aufgrund der anderen Resourcen auch Trainingsdaten zur Verfügung stellen, mit denen folgende Bilder generiert wurden.
Overfitted
