GAN
1.GAN - 개념 이해
GAN은 Generative adversarial network 의 약자로, 우리말로 생산적 적대 신경망이라는 뜻을 갖습니다. 기존의 다른 딥러닝 모델과 달리 GAN은 각자 다른 역할을 하는 2개의 모델로 학습을 진행합니다. 아래의 그림을 통해 설명합니다.Generat
2021년 7월 15일
2.GAN - 논문 핵심 내용
https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdfG는 목적 함수의 값을 최소 값으로 만들고, D는 목적 함수의 값을 최대 값으로 만드는 방향으로 학습합니다. 따라서
2021년 7월 15일
3.GAN - 코드를 통한 이해(1)
이전까지 설명한 GAN의 개념과 내용을 바탕으로 Tensorflow2를 이용하여 MNIST 이미지를 생성하는 모델을 학습시키고 해당 코드의 내용을 분석하며 실습하겠습니다.이번 실습은 아래와 같은 결과물을 생성 할 수 있습니다.심층 합성곱 생성적 적대 신경망 | Tens
2021년 7월 15일
4.GAN - 코드를 통한 이해(2)
이번 실습에서는 이전과 같은 GAN 모델을 훈련하는데, Dataset으로 MNIST 대신 Celeb_a Dataset을 사용합니다. Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset스크롤을 내려서 아래 다운로드 목록 중, Ali
2021년 9월 1일