GAN

GAN(생성적 적대 신경망)서로 대립하는 두 시스템의 경쟁을 통해 학습하는 방법론생성자와 판별자 간의 경쟁적인 학습을 통해 생성자는 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하도록 개선된다GAN은 원 데이터가 가지고 있는 확률 분포를 추정하도록 하고, 인공신경망이 그 분포를

GAN의 기본정보GAN에서 다루고자하는 모든 데이터→ 확률분포를 가지고 있는 RV(random variable)확률분포를 알면 그 데이터의 예측 기대값, 데이터의 분산을 알 수 있음데이터의 통계적 특성을 분석 가능→ 주어진 확률분포를 따르도록 데이터를 임의생성→데이터는

G(생성 모델)의 목적 내가 닮고자 하는 data의 분포와 가장 유사하도록 Generator의 분포를 형성data의 분포 : PdataGenerator의 분포 :Pg따라서 Pdata와 Pg의 거리를 최소로 만들어 주는 것 (최상의 경우)(두 확률 분포를 완전히 같게 만