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→인공 신경망의 특정 표본 합성 능력
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우리 또는 인공 모델은 어떻게 새로운 (구체적인) 관념을 합성할 수 있는가? 이는 추상화와 반대 방향의 과정으로, "변형된 범주 매니폴드"에서 "완전한 렌더링된 특정 항목"으로 돌아가는 과정, 일반적인 범주 표상에서 특정한 관념으로 돌아가는 과정이다. 이를 위해 버크너는 적대적 생성 신경망에서부터 시작한다. | 우리 또는 인공 모델은 어떻게 새로운 (구체적인) 관념을 합성할 수 있는가? 이는 추상화와 반대 방향의 과정으로, "변형된 범주 매니폴드"에서 "완전한 렌더링된 특정 항목"으로 돌아가는 과정, 일반적인 범주 표상에서 특정한 관념으로 돌아가는 과정이다. 이를 위해 버크너는 적대적 생성 신경망에서부터 시작한다. | ||
적대적 생성 신경망(GAN : 생성 신경망 + 판별 신경망) : 생성 신경망이 가짜 입력을 만들고, | 적대적 생성 신경망(GAN : 생성 신경망 + 판별 신경망) : 생성 신경망이 가짜 입력을 만들고, 판별 신경망은 그것이 진짜인지 가짜인지 판별함으로써, 생성 신경망 훈련시킨다. 그러면 GAN은 어떤 구조로 구체적인 가짜 입력을 만들어내고, 진짜 같은 가짜를 만들어내는 데 성공할 수 있을까? | ||
[[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 (랜덤) 벡터이며, GAN의 작동 과정은 (DCNN의 합성과 풀링의 반대로) '''전치 합성곱'''과 '''언풀링'''으로 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. | [[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 (랜덤) 벡터이며, GAN의 작동 과정은 (DCNN의 합성과 풀링의 반대로) '''전치 합성곱'''과 '''언풀링'''으로 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. | ||