안녕하세요, TensorFlow KR 여러분! 생성 모델(Generative Model)은 실제로는 존재하지 않지만, 있을법한 데이터를 만들
Deep Learning/GAN 2020. 12. 23. 08:32안녕하세요, TensorFlow KR 여러분!
생성 모델(Generative Model)은 실제로는 존재하지 않지만, 있을법한 데이터를 만들 수 있는 모델을 의미합니다. 오늘은 현대 딥러닝 기반의 생성 모델에 큰 영향을 끼친 논문인 GAN(NIPS 2014)을 소개합니다. GAN은 특히 이미지 도메인에서의 많은 발전이 이루어져 특정한 도메인의 이미지(사람의 얼굴, 동물의 형체 등)를 생성하거나 수정하는 작업을 수월하게 만들어주고 있습니다.
사실 GAN은 나온 지 오래되어 너무 잘 알려진 논문이며 아이디어는 참 직관적이지만, 증명적인 내용은 딥러닝 입문자가 처음 읽기에는 난이도가 높다고 생각합니다. 고등학교 때 문과였던 저를 포함해 많은 개발자분에게는 논문에 적힌 수식을 이해하기가 어렵고, 고등학교 때 어렴풋이 배웠던 확률 분포 개념부터 헷갈려 헤맬 수 있습니다.
본 영상에서는 GAN 아이디어 및 수식에 대한 내용 요약, PyTorch로 MNIST 이미지 생성해보는 실습, NIPS 2014에 업로드된 GAN 논문 원서를 함께 읽어보는 내용을 한꺼번에 포함하고 있습니다. 생성 모델 쪽을 처음 공부하시는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.
영상 링크:
