GAN - 새로운 인공지능 기술

참고링크 : 새로운 인공지능 기술 GAN - GAN의 개념과 이해

http://naver.me/GzXu6itu

GAN : Generative Adversarial Networks

-> 2014년 NIPS에서 lan Goodfellow 가 제안한 회귀생성모델

정말 GAN이 비지도학습의 중심이 될 수 있을까?

경찰과 위조지폐범을 분류모델과 생성모델을 경찰과 위조지폐범으로 비유한 부분이 재미 있었다. 

위조지폐를 최대한 진짜처럼 보이게 만드려는 위조지폐범과 위조지폐의 진위여부를 판별해 위조지페범을 잡아내려는 경찰 !!!!!

이들의 적대적인 관계 및 경쟁이 위조지폐범의 성장(?)과 경찰의 위조지폐 판별하는 능력의 성장을 초래한다.

결국 위조지폐를 구분해내는 확률이 50%로 수렴한다는 것 !!!!! 

이런 적대적 학습에서는 

분류모델을 먼저 학습시키고, 생성모델을 학습시키는 과정을 번갈아 반복한다.

분류모델의 학습은 2가지이다. 

진짜 데이터를 입력받아서 해당 데이터를 진짜로 분류하도록 학습시키는 과정과 생성모델에서 받은 가짜 데이터를 이용해 이를 가짜로 분류하도록 학습하는 과정이다.

생성모델의 학습은 학습된 분류모델을 속이는 방법으로 이뤄진다.

생성모델에서 만들어 낸 가짜데이터를 판별 모델에 입력해 진짜라고 분류될만큼 유사한 데이터를 만들어내도록 학습시킨다.

이러한 방법은 두 모델이 경쟁에 의해 발전하게 되는 결과를 이끈다.

GAN의 개념적인 설명은 이런데...

구체적이고 수식적인 설명은 참고링크를 보기를 바란다....

V(D,G) 는 목적함수 -> minmax problem 해결

분류모델 D는 V(D,G)가 최대가 되도록 생성모델 G는 최소가 되는것이 목표이다.

GAN의 놀라운 사례인 '안경쓴여자'의 생성은 정말 놀라웠다 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 창조능력이라니..