Deep Learning through deep learning

논문 및 코드 링크 (sota) https://paperswithcode.com/method/gan Papers with Code - GAN Explained A GAN, or Generative Adversarial Network, is a generative model that simultaneously trains two models: a generative model $G$ that captures the data distribution, and a discriminative model $D$ that estimates the probability that a sample came from the tra paperswithcode.com 세 번째 논문은 연구 주제의 가장 근간이 되었던 GAN 에 ..

본격적으로 GAN에 대해 알아가보자. 해당 글은 이미 널리다시피 널린 GAN에 대한 이론정보를 이미 어느정도 파악한 후 본격적으로 구현하고자 하는 의지를 가진 사람들을 위해 작성되었다. GAN 의 이론을 빠르게 훑자. 해당 글의 목적은 활용에 있지 구현에 있지 않다는 것을 명시하고 간다. Theory GAN은 당연하게도 기존의 인공신경망(ANN)의 구조에서 시작된다. Multi Layer Perceptron 을 예시로 들자면, MLP에서는 이미지를 입력으로 넣어 클래스에 대한 정보를 출력해냈다면, GAN에서는 출력된 정보를 입력으로 넣어 이미지를 뽑아내는 백쿼리 이론을 따른다. GAN 에서는 적대적 훈련이라고 부르는 Discriminator, Generator 두 신경망이 존재하는데, 쉽게 말해 G에서는..