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"From Deep Learning to Rational Machines/Imagination"의 두 판 사이의 차이
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→인공 모델의 상상력
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적대적 생성 신경망(GAN : 생성 신경망 + 판별 신경망) : 생성 신경망이 가짜 입력을 만들고, 생성 신경망은 그것이 진짜인지 가짜인지 판별함으로써, 생성 신경망 훈련시킨다. 그러면 GAN은 어떤 구조로 구체적인 가짜 입력을 만들어내고, 진짜 같은 가짜를 만들어내는 데 성공할 수 있을까? | 적대적 생성 신경망(GAN : 생성 신경망 + 판별 신경망) : 생성 신경망이 가짜 입력을 만들고, 생성 신경망은 그것이 진짜인지 가짜인지 판별함으로써, 생성 신경망 훈련시킨다. 그러면 GAN은 어떤 구조로 구체적인 가짜 입력을 만들어내고, 진짜 같은 가짜를 만들어내는 데 성공할 수 있을까? | ||
생성 신경망은 기본적으로 DCNN과 유사하지만, 첫째, GAN의 입력은 (DCNN의 고차원 정보와 반대로) 저차원의 특징 공간(잠재 공간이라 부름)의 벡터이며, GAN의 작동 과정은 (DCNN의 합성과 풀링의 반대로) 전치 합성곱과 언풀링으로 이루어지며, 이를 통해 생성 신경망은 저차원의 잠재 공간 벡터로부터 고해상도의 표본을 생성한다. 물론 처음에는 엉터리 표본을 생성하지만,판별 신경망의 판별 결과에 따른 훈련을 통해, 생성 신경망은 잠재 공간의 의미있는 특징들에 대한 풍부한 정보들을 활용할 수 있는 방식으로 진화하여, 판별 신경망을 속일 수 있는 표본을 생성하게 된다. 이를 위해 생성 신경망은 잠재 공간을 효율적으로 그룹화하는 방법을 학습해야 하며, 입력의 차원이 출력의 차원보다 작으므로, 생성 신경망은 판별 신경망의 영역에서 가장 넓은 범위의 분산을 설명하는 소수의 잠재 공간 차원으로 특징 공간을 압축하는 방법을 학습해야 하며, 잠재 공간 벡터에 명시되지 않은 일부 세부 사항을 그럴듯한 값으로 채워야 한다. 이 그럴듯한 추정치 역시 적대적 훈련 과정을 통해 점진적으로 조정된다. | [[그림:GAN.png|thumb|적대적 생성 신경망(GAN)의 구조]]생성 신경망은 기본적으로 DCNN과 유사하지만, 첫째, GAN의 입력은 (DCNN의 고차원 정보와 반대로) 저차원의 특징 공간(잠재 공간이라 부름)의 벡터이며, GAN의 작동 과정은 (DCNN의 합성과 풀링의 반대로) 전치 합성곱과 언풀링으로 이루어지며, 이를 통해 생성 신경망은 저차원의 잠재 공간 벡터로부터 고해상도의 표본을 생성한다. 물론 처음에는 엉터리 표본을 생성하지만,판별 신경망의 판별 결과에 따른 훈련을 통해, 생성 신경망은 잠재 공간의 의미있는 특징들에 대한 풍부한 정보들을 활용할 수 있는 방식으로 진화하여, 판별 신경망을 속일 수 있는 표본을 생성하게 된다. 이를 위해 생성 신경망은 잠재 공간을 효율적으로 그룹화하는 방법을 학습해야 하며, 입력의 차원이 출력의 차원보다 작으므로, 생성 신경망은 판별 신경망의 영역에서 가장 넓은 범위의 분산을 설명하는 소수의 잠재 공간 차원으로 특징 공간을 압축하는 방법을 학습해야 하며, 잠재 공간 벡터에 명시되지 않은 일부 세부 사항을 그럴듯한 값으로 채워야 한다. 이 그럴듯한 추정치 역시 적대적 훈련 과정을 통해 점진적으로 조정된다. | ||
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