Theoretical basis of the GAN algorithm.

Celem pracy jest przedstawienie pewnych teoretycznych kroków, podejmowanych w celu wyjaśnienia procesu uczenia sieci typu GAN. Pierwsza część pracy koncentruje się na przedstawieniu budowy oraz procesu trenowania podstawowych sieci neuronowych. Następnie skupia się wokół modelu GAN, omawia budowę, proces naprzemiennego uczenia oraz optymalne rozwiązania. Ostatnia część wprowadza pewne modyfikacje do architektury modelu, w celu poprawy jakości uczenia oraz próby ominięcia pojawiających się problemów.This paper makes some theoretical steps towards fully understanding the training dynamics of generative adversarial networks. The first part of the paper focuses on the presentation of the architecture and training process of basic neural networks. It then focuses on the GAN model, discusses construction, alternating learning process, and its optimal solutions. The last part introduces some modifications to the architecture of the model, in order to improve the quality of learning and to try to avoid emerging problems