안녕하세요. 대학 과제로 딥러닝이랑 미술 관련해서 준비하는 대학생입니다..
비전공자라 완전 처음보는 내용들이라 그런지 이해가 잘 가지 않는 거 같아요 ㅠㅠ
쭉 찾다보니까 딥러닝이랑 미술을 엮어서 발표 준비하려면 GAN 모델에 대해서 자세히 해야될 것 같던데
처음에 단순히 딥러닝이 뭐지부터 조사해봤을 때는 인공신경망구조가 이런 그림으로 설명 되더라구요.
근데 어찌어찌 알아보다가 GAN 구조를 조사해야겠다 하고 찾아보니까 보통 이렇게 위조지폐로 설명되는 자료들이 대부분이더라구요..?
여쭤보고 싶은게 제가 지금까지 이해한건
Generator 모델은 학습된 데이터들을 통해서 fake data라는 위조지폐같은 데이터를 만들어내고 Discriminator 모델이 이를 1 또는 0으로 판단해 진위여부를 판단한다는데 이 과정에서 인공신경망이 어떻게 사용되는지를 모르겠어요 ..
Generator 모델이 만든 fake data 가 입력층이고 Discriminator 모델이 1 또는 0 으로 결과값을 내는게 출력층인건가요 ?
https://youtu.be/odpjk7_tGY0
1시간만 투자하시오
프로바빌리티 기반의 생성 모델이며 신경망 구조를 가지고 제네레이터와 디스크리미네이터를 그래디언트 디센트와 그래디언트 어센트로 학습시키기 때문이지요. 자세한건 공부하시다 보면 이해가 될거에요.
GAN안에는 생성기, 판별기 2개의 모델을 가지고 있습니다. 생성기는 판별기를 더욱 잘 속이기 위해 학습하고 판별기는 생성기가 만들어낸 가짜를 더욱 잘 걸러내기 위해 학습합니다. 잘 속이기 위해 학습한 생성기가 뽑아낸 결과물이 GAN 모델의 출력물입니다.