GAN 생성모델

생성모델 Generative Model

눈을 감고 황금 들녁을 상상했을 때 근사한 영상이 떠오른다면 머리속의 '생성모델' 이 작용했기 때문이다.

사람의 생성 모델은 세상에 나타나는 현상들을 오래 지켜보고 학습한 결과이다.

기계학습이 훈련집합을 통해 비슷한 생성모델을 구축할 수 있다면 강한 인공지능 Strong AI 에 더 다가설 수 있다.

생성 모델은 분별 모델에 비해 데이터 생성과정에서의 심도 깊은 이해가 필요하기 때문이다.

 

 

특징 벡터가 2차원이고 이진값을 가비며, 2개의 부류라고 가정하면 훈련집합은 다음과 같다.

이것을 생성모델이 추정하는 확률 분포로 표현하면

실제 상황에서 생성모델은 현실에 내재한 데이터 발생 분포를 알아낼 수 없다.

 

 

다양한 생성 모델

 

GAN

생성기 Generator G와 분별기 Discriminator D의 대립구도

G - 가짜 샘플 생성

D - 가짜와 진짜를 구별

 

여기서 G가 이기는 것을 GAN의 목표로 삼는다.