生成モデルの一種で，データの複雑な分布を学習して新しいデータを生成する能力をもつニューラルネットワーク．これは主に，生成器（generator）と識別器（discriminator）とよばれる2つの要素から構成される．生成器は，ランダムなノイズを入力として受けとり，これを本物と区別がつかないほどの精緻なデータに変換する．一方で，識別器では，本物のデータと生成器からの偽物のデータを入力として受けとり，それが本物か偽物かを判断する．実際の学習過程では，生成器と識別器が互いに競争する形で進行する．学習が進行するにつれて，生成器は本物らしいデータをより精緻に生成する能力を，識別器はより精度高くデータを識別する能力をそれぞれ獲得していく．（実験医学増刊4115より）

マルチオミクス　データ駆動時代の疾患研究

がん、老化、生活習慣病　最新のオミクス統合で挑む標的探索と病態解明

大澤　毅／編