반응형 Generative Adversarial Network2 [딥러닝 with Python] GAN (Generative Adversarial Network) 이번에는 간략하게 생성 모델 중 하나인 GAN에 대해서 리뷰해보고자 합니다. 1. GAN (Generative Adversarial Network)- 일반적인 분류 모델은 아래 그림과 같이 Input 이미지를 넣어서 Latent 상에 feature map들을 만들고 그 feature map의 정보를 압축해서 Dense Layer 통해 분류 결과를 만듭니다. - 이에 반해, 생성 모델은 이미 생성되어있는 Latent를 활용해서 원본과 유사한 또는 새로운 결과물을 만들어 내는 것입니다. - GAN은 설명드린 생성 모델 중 하나입니다. GAN은 Geneartor와 Discriminator의 싸움으로도 표현이 되는데요* Generator는 실제와 같이 착각하게 만들 수 있는 fake 이미지를 만들기 위해 노.. 2024. 11. 9. [딥러닝 with Python] 생성적 적대 신경망(GAN) / DCGAN / 레고블록 데이터 활용 [해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄"을 참조했습니다] 생성 AI (Generative AI)에서 유명한 모델 중 하나는 생성적 적대 신경망, GAN (Generatvie Adversarial Network) 입니다. 이는 Ian Goodfellow 등이 2014년 NeurIPS 라는 학회 (Neural Information Processing Systems)에서 발표한 논문인, Generative Adversarial Nets에서 시작하였습니다. GAN은 생성자(Generative)와 판별자(Discriminator)라는 두 적대자의 싸움을 통한 생성을 해내는 네트워크가 되겠습니다. 생성자는 랜덤한 잡음을 원래 데이터셋에서 샘플링한 것처럼 보이는 샘플로 변환하고, 판별자는 샘플이 .. 2024. 6. 1. 이전 1 다음 반응형
