Introduction 논문 읽기 및 구현(1) - GAN 논문 읽기 및 구현(2) - GAN 이전 글에서 GAN의 이론적 내용과 코드 리뷰를 했다. 이번에는 GAN을 활용한 논문을 리뷰해본다. 가장 기본적인 GAN 논문인 DCGAN - Deep Convoluti
2014년 Ian Goodfellow(.et al)은 Generative Adversarial Networks(줄여서 GAN)라는 생성 모델을 훈련하는 방법을 제시했다.이전글 보러가기 논문 읽기 및 구현(1)- GANGAN은 기본적으로 두 개의 다른 신경망(Genera
2014년 Ian Goodfellow(.et al)은 Generative Adversarial Networks(줄여서 GAN)라는 생성 모델을 훈련하는 방법을 제시했다.논문에서 중요한 내용은 두 가지로 나눌 수 있다.1\. GAN에 대한 이론적인 개념 제시(minima
이전 글에서 DCGAN의 논문 리뷰를 했다.논문 읽기 및 구현(1) - DCGAN이번에는 직접 DCGAN을 만들어보고 MNIST 데이터셋으로 학습시킨 후에 SimpleGAN과 비교해 볼 것이다.\_\_init\_\_channels_img : 64 x 64 이미지feat