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developing-soosoo.tistory.com 개발 블로그 14. Generative Adversarial Networks 대학원 수업 'Deep Learning', 교재 'Understanding Deep Learning', 그리고 직접 찾아서 공부한 내용들을 토대로 작성하였습니다. generative adversarial network , GAN은 training example의 set과 구분이 안되는 새로운 sample들을 생성하는 것을 목표로 한 unsupervised model입니다. GAN은 단순히 새로운 sample을... 2024.05.13 블로그 검색 더보기 eun-ssong.tistory.com flowing Generative Adversarial Nets 18 💡 GAN paper: https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 💡 NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks: https://arxiv.org/pdf/1701.00160.pdf Problem of VAE https://slideplayer.com/slide/13006206/ 어떠한 Input X가 인코더, 디코더를 거쳐 Output을 생성했을 때, 우리가 기대하는 바는 Original Input X과... GaN 2024.04.22 letter-night.tistory.com 밤에 쓰는 편지 Understanding Generative Adversarial Networks (GANs) Introduction Yann LeCun described it as “the most interesting idea in the last 10 years in Machine Learning”. Of course, such a compliment coming from such a prominent researcher in the deep learning area is always a great advertisement for the subject we are talking about! And, indeed, Generative Adversarial Ne Outline In the first following section we will discuss the process of generating random variables from a given distribution. Then, in section 2 we will show, through an example, that the problems GANs try to tackle can be expressed as random variable generation problems. In section 3 we will discuss matchin Generating random variables In this section, we discuss the process of generating random variables: we remind some existing methods and more especially the inverse transform method that allows to generate complex random variables from simple uniform random variables. Although all this could seems a little bit far from our subj Generative models we try to generate very complex random variables... Suppose that we are interested in generating black and white square images of dogs with a size of n by n pixels. We can reshape each data as a N=nxn dimensional vector (by stacking columns on top of each others) such that an image of dog can then b Generative Matching Networks Disclaimer: The denomination of “Generative Matching Networks” is not a standard one. However, we can find in the literature, for example, “Generative Moments Matching Networks” or also “Generative Features Matching Networks”. We just want here to use a slightly more general denomination for what we Generative Adversarial Networks The "indirect" training method The “direct” approach presented above compare directly the generated distribution to the true one when training the generative network. The brilliant idea that rules GANs consists in replacing this direct comparison by an indirect one that takes the form of a downstrea Mathematical details about GANs Disclaimer: The equations in the following are not the ones of the article of Ian Goodfellow. We propose here an other mathematical formalisation for two reasons: first, to stay a little bit closer to the intuitions given above and, second, because the equations of the original paper are already so Takeaways The main takeaways of this article are: computers can basically generate simple pseudo-random variables (for example they can generate variables that follow very closely a uniform distribution) there exists different ways to generate more complex random variables including the notion of "transform m 20 Yann LeCun described it as “the most interesting idea in the last 10 years in Machine Learning”. Of course, such a compliment coming from such a prominent researcher in the deep learning area is always a great advertisement for the subject we are talking about! And, indeed, Generative Adversarial Ne 2024.05.05 Conditional Generative Adversarial Nets [InfoGAN] Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets jyols.tistory.com DogFootRuler GAN(Generative Adversarial Network) 1. GAN 이란? GAN(Generative Adversarial Network)은 생성적 적대 신경망으로, 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음 제안된 딥러닝 모델이다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 구분자(Discriminator)가 서로 경쟁하면서 학습하는 구조를 가지고 있다. 1-2. 목적 GAN의 목적은 진짜와 구별할 수 없는 가짜 데이터를 생성하는 것이다. 생성자는 실제 데이터와 구분자를 속이기 위해 점차 실제 데이터와 비슷한 데이터를 생성하게 되고, 구분자는 진짜와 가짜를 구별하는 2. 손실 함수 2-1. 생성자 손실 함수 (Generator Loss) - 생성자의 목표는 구분자를 속이는 것이다. 생성자가 만들어낸 가짜 데이터의 구분자 출력을 1에 가깝게 만드는 것이 목표이다. 이를 위해서는 생성된 데이터와 구분자의 출력값의 차이를 최소화해야 한다. 보통은 실제 데이터 대신에 생성자가 만든 데이터를 입력으로 넣어 구분자의 출력을 얻고, 그 출력에 대한 손실을 계산한다. 이 손실을 최소화하면 생성자는 더 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하도록 학습된다. 2-2. 구분자 손실 함수 (Discriminator Loss) - 구분 3. GAN Architecture 3-1. Vanilla GAN (기본 GAN) Vanilla GAN은 GAN의 기본 형태로, 생성자와 구분자로 구성된다. 생성자는 랜덤한 노이즈 벡터를 입력으로 받아 이미지를 생성하고, 구분자는 실제 이미지와 생성자가 생성한 이미지를 구별한다. 이 두 네트워크는 서로 경쟁하며 학습하게 되고, 생성자는 실제 이미지와 유사한 이미지를 생성하도록, 구분자는 진짜와 가짜를 더 잘 구별하도록 학습된다. 3-2. DCGAN (Deep Convolutional GAN) DCGAN은 합성곱 신경망을 사용하여 GAN을 개선한 것이다. 이미지 생성 4. GAN 활용 사례 (기술동향, 트렌드) 4-1. 이미지 생성 https://openai.com/dall-e-2 DALL·E 2 DALL·E 2 is an AI system that can create realistic images and art from a description in natural language. openai.com GAN은 이미지 생성 분야에서 큰 성과를 보여주고 있다. 특히, StyleGAN과 같은 모델은 실제같은 고품질 이미지를 생성하여 예술 작품, 캐릭터, 풍경 등 다양한 영역에서 활용된다. 4-2. 이미지 편집 4-3. 이미지 해상도 향상 GF 5. GAN의 한계와 트렌드 5-1. 모드 붕괴 (Mode Collapse) GAN에서 생성자가 다양한 결과를 생성하지 않고 특정한 이미지만을 생성하는 현상을 모드 붕괴라고 한다. 이로 인해 GAN이 다양한 결과물을 생성하지 못하고 특정 부류의 이미지만을 생성하는 문제가 발생할 수 있다. 5-2. 학습 불안정성 GAN은 생성자와 구분자 간의 경쟁적 학습을 기반으로 하기 때문에 학습이 불안정할 수 있다. 초반에는 생성자가 아직 학습되지 않았기 때문에 구분자가 쉽게 가짜를 식별하며, 이로 인해 생성자가 더 나은 결과를 얻기 어려워지는 현상이 발생할 수 있다. 5- 6. MNIST GAN 실습 6-1. 라이브러리 준비 6-2. 데이터셋 로딩 및 준비 1) 데이터 로드 MNIST 데이터셋을 불러오고, 학습에 사용할 훈련 이미지(train_images)와 레이블(train_labels)을 가져온다. 2) 이미지 정규화 - MNIST 이미지 데이터를 [-1, 1] 범위로 정규화한다. 정규화는 이미지의 각 픽셀 값을 [-1, 1] 사이로 스케일링하여 학습을 안정화시키고 최적화를 돕는다. 3) 데이터셋 파라미터 설정 - BUFFER_SIZE: 데이터를 섞기 위한 버퍼의 크기로, 60,000으로 설정하였다. 데이터를 섞음으로써 학습 33 GAN(Generative Adversarial Network)은 생성적 적대 신경망으로, 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음 제안된 딥러닝 모델이다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 구분자(Discriminator)가 서로 경쟁하면서 학습하는 구조를 가지고 있다. 1-2. 목적 GAN의 목적은 진짜와 구별할 수 없는 가짜 데이터를 생성하는 것이다. 생성자는 실제 데이터와 구분자를 속이기 위해 점차 실제 데이터와 비슷한 데이터를 생성하게 되고, 구분자는 진짜와 가짜를 구별하는 CycleGAN GAN(Generative Adversarial Network) 생성자 손실 함수 (Generator Loss) 구분자 손실 함수 (Discriminator Loss) Vanilla GAN (기본 GAN) DCGAN (Deep Convolutional GAN) CGAN (Conditional GAN) Progressive GAN GFPGAN GAN의 한계와 트렌드 2024.04.22 jwk0302.tistory.com Steady & Persistent [Paper Review] GAN (Generative Adversarial Networks) 0. Abstract 해당 논문에서는 두 가지의 Model(Discriminator, Generator)을 Adversarial Process를 통해 동시에 훈련하는 Generative Model의 아이디어를 제안한다. Discriminator(판별자)는 Generator가 만든 Fake Data가 아닌 Real Data의 확률분포를 추정하고, Generator(생성자)는 임의의 Noise를 Sampling하여 Real Data와 유사한 분포를 Mapping(생성)한다. 이때, Generator는 Discriminator가 자신이 만든 Fake Data 1. Introduction GAN 이전의 Deep Learning이 작동하는 방식은 각 Input data의 종류(natural images, audio waveforms, etc.)에 맞춰 모집단에 근사하는 Probability Distribution을 나타내는 rich, hierarchical(다양한, 계층적) Model을 찾는 것이었다 따라서, Discriminative Model의 경우 고차원의 정제된 데이터를 Class Label에 1:1 Mapping 하여 구분하는 모델을 사용했다. well-behaved gradient를 부분적으로 갖는 선형 활 2. Related Work Related Work 부분에서는 이전까지 수행됐던 Generative Model에 관한 Review가 진행된다. Boltzmann Machine, Restricted Boltzmann Machine, Variational AutoEncoders(VAE) 등은 추후에 해당 분야에 대해 학습을 마친 후 작성하도록 하겠다. VAE에서 사용한 variational inference (approximate inference) 기법이나,Traditional Generative Model에서 사용된 Markov Chains 등을 사용하지 않아 3. Adversarial nets Discriminator, Generator 모두가 MLP(Multi-layer perceptron) 구조일 때, Adversarial Modeling Framework를 적용하기가 가장 용이하다. 3.1) Value Function Data $x$에 대해 Generator의 분포 $P_{g}$를 배우기 위해 먼저 noise 변수 $P_{z}(z)$를 정의한다. 그리고 noise $z$를 sampling하여 $G(z; \theta_{g})$를 통해 Data Space에 Mapping 시키는데, 이때 $G$는 미분가능한 함수로 par 4. Theoretical Results Generator $G$는 noise $z$가 특정 분포 $p_{z}$를 따를 때 $z \sim p_{z}$, noise를 sampling하여 Generator가 Image space로 Mapping하여 나오는 Fake Image의 분포 $p_{g}$를 암묵적으로 정의한다. 즉 충분한 capacity와 training time이 있다면 Generator가 생성한 Fake image의 분포 $p_{g}$를 실제 training set의 real image의 분포 $p_{data}$로 수렴시킬 수 있다. 아래에 설명된 Algorithm References [Time Traveler]님의 GAN 리뷰 [Just DO IT]님의 GAN 리뷰 [코넬]님의 GAN 리뷰 [고려대학교 DSBA 연구실] GAN 리뷰 [NAVER D2] GAN 완전 정복하기 33 해당 논문에서는 두 가지의 Model(Discriminator, Generator)을 Adversarial Process를 통해 동시에 훈련하는 Generative Model의 아이디어를 제안한다. Discriminator(판별자)는 Generator가 만든 Fake Data가 아닌 Real Data의 확률분포를 추정하고, Generator(생성자)는 임의의 Noise를 Sampling하여 Real Data와 유사한 분포를 Mapping(생성)한다. 이때, Generator는 Discriminator가 자신이 만든 Fake Data 2024.03.31 [Paper Review] CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization [Paper Review] Controllable Generative Adversarial Network (ControlGAN) juooo1117.tistory.com juooo1117 DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks 10 고려해서 카메라 흔들림으로 인한 blur를 조정한다. 최근 몇 년 동안 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한 접근 방식들이 등장했다. 2.2. Generative Adversarial Networks vanilla GAN 의 경우, mode collapse, vanishing gradient 와 같은 문제가 있다. *mode collapse : GAN에서 생성자가 다양한 이미지를 생성하지... DeblurGAN 2024.05.27 Generative Adversarial Nets 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 슈퍼피포 인문・교양 분야 크리에이터 '도둑과 경찰'을 좋아하는 아이와 AI 4 층간 소음에 조금 자유롭고, 매트도 깔고 있습니다) 인공지능의 알고리즘 중에도 도둑과 경찰의 원리를 그대로 차용한 것이 있다. 바로 GAN(Generative Adversarial Network)으로, 최근 등장한 생성형 인공지능에 활용되고 있는 아주 핫한 기술이다. 미드저니(Midjourney)나 DALL-E와 같이 이미지를 생성해 주는 인공... 브런치북 AI 전문가의 조금은 색다른 육아 육아에세이 인공지능 놀이 2023.11.27 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 박기원 박기원 - 카카오스토리 세계의 AI 아트 인공지능 활용 AI 아트 종류 스타일 트랜스퍼 (Style Transfer) GAN(Generative Adversarial Networks) 기반의 아트 프랙탈 아트 (Fractal Art) 데이터 비주얼라이제이션 (Data Visualization... 2024.03.18 카카오스토리 검색 더보기 인문・교양 크리에이터 보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Adversarial Multimedia Forensics 저자 Nowroozi Eh... 출간 2024.3.5. 도서 270,000원 Gans in Action 저자 Langr Jakub... 출간 2019.4.6. 도서 60,450원 Adversarial Learning and Secure AI 저자 David J. Mi... 출간 2023.8.31. 도서 100,320원 실전! GAN 프로젝트 저자 카일라쉬 아히르와 출간 2019.11.7. 도서 24,300원 Adversarial Legalism 저자 Kagan Rober... 출간 2001.10.2. Adversarial Design 저자 DiSalvo Carl 출간 2012.1.1. 도서 41,120원 Generative Adversarial Networks and Deep Learning 저자 Raut Roshan... 출간 2023.3.7. 도서 255,430원 Adversarial Design 저자 Mit Press 출간 2015.11.9. 도서 30,170원 Adversarial Legalism 저자 Kagan Rober... 출간 2019.9.9. 도서 42,320원 Adversarial Legalism 도서 60,810원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
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