"생성적 적대 신경망 (GAN : Generative Adversarial Network)"
: 생성자와 식별자가 서로 경쟁(Adversarial)하며 데이터를 생성(Generative)하는 모델(Network)
- 생성 모델을 통해 직접 이미지나 음성을 만들어내는 비지도 학습에 해당
- 생성자와 구분자가 서로 대립하며 서로의 성능을 점차 개선해 나가는 쪽으로 학습이 진행
< 원리 >
- 생성자는 실제 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 실제에 가까운 거짓 데이터를 생성
- 감별자는 생성자가 내놓은 데이터가 실제인지 거짓인지 판별하도록 학습
- 생성자 : 감별자 = 위조지폐범 : 경찰
< 관련 용어 >
- "생성자 (Generator)" : 인물 사진을 만들어 내는 것
- "감별자 (Discriminator)" : 만들어진 인물 사진을 평가하는 것
< 적용 사례 >
- 네이버의 몰입형 웹툰
- 알레시오의 태아의 입체 초음파 사진을 생후 아기의 얼굴로 변환해주는 서비스
- 간단한 스케치로 제품 디자인 시안 생성
- 저해상도 사진을 고해상도로 복원
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GAN(생성적 적대 신경망)
GAN은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)의 약자로, 차세대 딥러닝 알고리즘으로 주목받고 있다. 진짜 같은 가짜를 생성하는 모델과 이에 대한 진위를 판별하는 모델의
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[GAN] 생성적 적대 신경망(GAN) 쉽게 알아보기
● GAN이란? G - Generative A - Adversarial N - Network GAN은 '생성적 적대 신경망'의 약자로 풀어서 쓰면, 생성자와 식별자가 서로 경쟁(Adversarial)하며 데이터를 생성(Generative)하는 모델(Network)을..
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