통계학, 그리고 인공지능(R, python)

이 글은 GAN이 처음 나타난 논문 「Generative adversarial nets」을 바탕으로 작성하였습니다. Goodfellow, I. J., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., and Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In NIPS’2014 https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf GAN에 대한 대략적인 설명은 이전 글에서 하겠습니다. 이전 글 https://rython.tistory.com/9 GAN(Generative Adversarial Network) ..

GAN은 최근 가장 각광받고있는 모델이다. GAN은 아주 다양한 분야에 응용될 수 있고 굉장히 다양한 변형 GAN들이 나타나고 있다. 각각의 모델들의 구조와 구현은 따로 글을 포스팅할 것이고 각각의 GAN에 대한 전체적인 설명을 하고자 한다. GAN의 목표 우선 GAN이 무엇을 하는 모델인지부터 알아보자. 가장 처음 등장한 GAN은 두 개의 network를 가지며 각각 Generator와 Discriminator라고 한다. GAN의 목표는 원래의 data의 분포를 학습하여 그 분포를 따라 새로 만들어내는(Generate) 것이 목적이다. Generator는 실제로 새로운 data를 만들어내는 일을 하게 되고 Discriminator는 실제 data와 만들어 낸 가짜 data를 Classification하..