적대적인 과정을 통해 생성 모델을 추정하는 구조를 제안한다.생성 모델 G는 데이터의 분포를 포착하고, 구별 모델 D는 G 또는 training data로부터 오는 확률을 추정한다.학습과정에서 G는 D가 실수하게 만드는 확률을 최대화시킨다.minimax two-playe
Generator와 Discriminator가 서로 대립적(Adversarial)으로 학습해가며 점차 성능 개선Generator는 데이터 생성Discriminator을 최대한 속이려고 노력Discriminator는 만들어진 데이터 평가진짜와 가짜 데이터를 구분하려고 노