Generative Adversarial Net : GAN

Generative Adversarial Net : GAN

생성적 적대 신경망 네트워크

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GAN은 AI로 진짜 같은 가짜 만드는 기술이다.

 

예)

• 안경 낀 남자사진 - 안경 없는 남자 사진 + 안경 없는 여자 사진 = 안경 낀 여자 사진
• 페이스북은 눈감은 사진을 눈 뜨게 고쳐 준다.
• 여러 사람 얼굴 합치기

GAN 활용 사례

Discriminative Model(분류모델) 

• 구분을 잘하도록 학습시키는 것
• 주어진 데이터 x에 대한 y의 조건부 확률을 학습

 

Generative Model(생성모델)

• 데이터의 확률 분포 학습

 

Generator

• Discriminative를 속일 수 있는 (진짜)실제와 비슷한 (가짜)데이터를 생성

Discriminator 

• Generator가 생성한 (가짜)데이터와 실제(진짜) 데이터를 구분
• Discriminator의 Input x가 Real Data인지 Generator가 생성한 것인지 분류하는 함수 D(x)
• D(x)는 x가 Real Data일 확률을 계산한다.
• 1에 가까울수록 Real Data일 확률이 높다.

두 네트워크는 서로 속고 속이며 경쟁 관계에서 대립적(adversarial)으로 학습

 

궁극적으로는 Genrerator는 실제 데이터 분포에 알맞은? 데이터 생성