GAN은 비지도 학습의 일종이며, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 신경망 2개가 서로 경쟁하면서 학습하는 생성 모델의 일종이다. GAN은 이미지 생성에 자주 이용되며, 생성자는 가짜 데이터를 만드는 모델로 판별자를 속이는 게 주목적이다.
랜덤 노이즈를 입력해 가짜 데이터를 만들어 판별자가 구별하지 못하도록 학습해 나간다. 반면에 판별자는 생성자가 만든 가짜 이미지를 제대로 식별하는 게 주목적이다.
원본 데이터와 생성자가 만든 데이터 모두를 훈련 데이터로 두고 아주 작은 차이도 식별하도록 훈련해 나간다. GAN은 세계 주요 인공지능 학회 중 하나인 2014년 NIPS(Neural Information Processing Systems)에서 이안 굿펠로(Ian Goodfellow)가 제시한 모형으로, 인공지능 분야의 대가 중 한 명인 얀 르쿤 교수가 극찬한 방법론이다.
일반적으로 GAN은 경찰과 지폐 위조범의 예를 통해 설명된다. [경찰과 지폐 위조범의...
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