생성적 적대 신경망
생성적 적대 신경망두 개의 신경망이 서로 경쟁하도록 구현된 비지도 학습 방법입니다. 이 방법은 2014년 이언 굿펠로우가 제안했습니다.
생성적 적대 네트워크는 생성 네트워크와 차별 네트워크로 구성됩니다. 생성 네트워크는 잠재 공간에서 무작위 샘플링을 입력으로 받고, 출력 결과는 가능한 한 학습 세트의 실제 샘플을 모방해야 합니다. 차별적 네트워크의 입력은 실제 샘플이고, 생성적 네트워크의 출력은 실제 샘플입니다. 목적은 생성 네트워크의 출력을 실제 샘플과 최대한 구별하는 것입니다.
생성 네트워크는 차별 네트워크를 최대한 속여야 합니다. 두 네트워크는 서로 저항하며 매개변수를 지속적으로 조정합니다. 궁극적인 목표는 차별적 네트워크가 결과의 진위 여부를 판단할 수 없게 만드는 것입니다. 생성적 적대 신경망은 종종 사실적인 그림을 생성하는 데 사용되며, 비디오, 3차원 객체 모델 등을 생성하는 데에도 사용될 수 있습니다.