Недавно я прочитал некоторые материалы о GAN (Генеративная состязательная сеть). Я знаю, что GAN использует сеть дискриминатора, чтобы различать ожидаемый результат (скажем, это изображение), и генерирующую сеть, которая должна быть обучена генерировать ожидаемый результат.
Интересно, возможно ли это? объединить классификатор нейронной сети с генетическим алгоритмом для выполнения аналогичной задачи, которую выполняет GAN?
Например, с помощью классификатора изображений, который принимает изображение в качестве входных данных и выводит возможность того, что изображение является изображением кошки (подобно тому, что делает сеть дискриминатора), и с генетическим алгоритмом, который использует изображение в качестве своей хромосомы ивывод классификатора в качестве его функции пригодности.
Можем ли мы использовать описанный выше подход, чтобы выполнить задачу, аналогичную той, что выполняет GAN? существуют ли какие-либо исследования, похожие на эту идею?