ArtificialIntelligenc1 [논문리뷰]Generative Adversarial Nets Abstract 이 논문에서는 적대적 과정을 통해 생성 모델을 예측하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 적대적 과정은 데이터의 분포를 저장하는 생성 모델 G와 G의 데이터가 아닌 학습 데이터 샘플의 확률을 추정하는 판별 모델 D로 구성되어 있다. G의 학습 과정은 D가 잘못 판별하는 확률을 최대화하는 방향으로 진행한다. 저자는 이 프레임워크가 minimax two-player game 게임이라고 설명한다. 자세한 내용은 본문에서 다시 나온다. 임의의 G와 D의 공간에서, unique solution이 존재한다. G가 학습 데이터를 모방하고 D의 판별 확률은 50%가 된다. G와 D가 MLP로 정의하면, 전체 시스템이 backpropagation(역전파)로 학습할 .. 2022. 9. 13. 이전 1 다음
