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gaeran.tistory.com 후라이 GAN (Generative Adversarial Network) 20 1. GAN이란? GAN은 Generative Adversarial Network 즉, 적대적 생성 신경망으로, 2014년 Ian Goodfellow가 발명한 비지도 학습 알고리즘이다. GAN은 두 개의 Neural Network인 Generator와 Discriminator로 구성되며 이 두 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가진다. 2. Generative model 분류 모델은 decision... 딥러닝 MNIST 비지도학습 GAN dcgan Genrative_model 2024.03.24 블로그 검색 더보기 jyols.tistory.com DogFootRuler GAN(Generative Adversarial Network) 33 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... 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 woghkszhf.tistory.com 인공재환 04. 적대적 생성 신경망(GAN) 4.1 심층 합성곱 GAN (DC GAN) 심층 합성곱을 이용하면 사실적인 이미지를 만들어 내고, 이미지 품질을 향상시킬 수 있다.! 예제를 통해 DC GAN을 구현해보자. 데이터 : 캐글의 레고 데이터셋 원본 데이터는 0~255로 이루어져 있는데, GAN을 훈련할 때는 [-1 ~ 1]로 스케일을 재조정한다. (생성자의 출력층에서 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 사용하기 위해서!) tf.cast => 텐서의 데이터타입을 변경 (np.astype과 비슷) 4.2 판별자 판별자는 생성자가 코드는 아래와 같다. 유의: 3번=마지막 합성곱 출력을 펼친다. 이 지점에서 텐서 크기는 1x1x1이다. 따라서 마지막 Dense층이 필요하지 않음. 판별자의 모델 Summary()는 다음과 같다. 4.4 GAN 훈련의 트릭과 팁 GAN은 생성형 AI 분야에서 큰 혁신이지만 훈련이 어렵기로도 유명하다고 한다. 이 절에서는 무엇이 어려운지, 어떻게 해결할 수 있을지 알려준다고 하니 집중력을 잃지 말자! Case #1 판별자 > 생성자 판별자가 더 뛰어나다면 손실 함수의 신호가 약해져 생성자의 성장(좋은 이미지를 만들어낼 수 있는 능력)이 저해된다. 최악의 상황 -> 판별자가 신같은 존재 -> 학습이 이루어지지 않아버렷! 해결방안 - 판별자의 dropout층의 rate 매개변수값을 증가시켜 네트워크를 통해 흐르는 정보 양 감소시키기 - 판별자의 학습률 감소시키기 유용하지 않은 손실 딥러닝 모델은 손실 함수의 값이 작아지는 방향으로 학습하기 때문에 손실이 작을수록 이미지 품질이 좋아진다고 착각하기 쉽다. 하지만 생성자는 현재의 판별자에 의해서만 평가되고, 판별자는 계속해서 업데이트 되기 때문에 훈련 과정의 다른 지점에서 평가된 손실을 비교할 수 없다. -> 생성자의 손실과 이미지 품질 사이의 연관성 부족때문에은 GAN의 중간과정 모니터링이 어렵다. 19 GAN은 생성형 AI 분야에서 큰 혁신이지만 훈련이 어렵기로도 유명하다고 한다. 이 절에서는 무엇이 어려운지, 어떻게 해결할 수 있을지 알려준다고 하니 집중력을 잃지 말자! Case #1 판별자 > 생성자 판별자가 더 뛰어나다면 손실 함수의 신호가 약해져 생성자의 성장(좋은 이미지를 만들어낼 수 있는 능력)이 저해된다. 최악의 상황 -> 판별자가 신같은 존재 -> 학습이 이루어지지 않아버렷! 해결방안 - 판별자의 dropout층의 rate 매개변수값을 증가시켜 네트워크를 통해 흐르는 정보 양 감소시키기 - 판별자의 학습률 감소시키기 2024.04.06 Style GAN & Style GAN2 jwk0302.tistory.com Steady & Persistent [Generative Model] GAN 첫걸음 - Chapter 10 6 1. Chapter 10 - Condtional GAN CGAN Architecture Chapter 10에서는 앞에서 설계한 DCGAN등에서 발생하는 다양성 없이 이미지를 생성하는 Mode Collapse를 해결하기 위해 GAN이 생성하는 이미지를 단일한 클래스로 고정한 채 다양한 이미지를 생성할 수 있도록 Conditional Input을 넣어주는 CGAN (Conditional GAN)을... 2024.04.26 [Paper Review] GAN (Generative Adversarial Networks) [Generative Model] GAN 첫걸음 - Chapter 9 haseong8012.tistory.com 기억보단 기록을 Cycle GAN이란? Pix-2-Pix image to image translation분야에서 처음 등장한 모델! x = input image, G(x) = 모델이 생성한 이미지, y = Ground truth(학습에 사용될 데이터) Loss funtion에서 Generator가 어느것을 택해도 loss가 너무 커지지 않도록 애매한 중간값을 택하는 경향이 있다. → 가운데 사진처럼 뿌옇게 표현된 output이 나온다. cGAN(conditional GAN)이 추가되어 보완된 Pix-2-Pix 모델 한계: 학습시키기 위해 paired-image 데이터셋이 필요함 위 사진처 Cycle GAN Cycle GAN project page: https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 기존의 GAN모델의 경우, 완벽히 한 쌍을 이루는 데이터만 학습 가능하다. → unpaired-image를 가지고 image2image translation을 하기 위해 Cycle-GAN이 등장했다! GAN의 Loss function을 사용하는 경우 Mode collapes라는 문제 발생! $f(x)$ (파란색 실선): 실제 데이터 분포 $q'(x)$ (초록색 점선): Mode (최빈값) 파란색, 실제 데이터 분포와 유사하게 11 image to image translation분야에서 처음 등장한 모델! x = input image, G(x) = 모델이 생성한 이미지, y = Ground truth(학습에 사용될 데이터) Loss funtion에서 Generator가 어느것을 택해도 loss가 너무 커지지 않도록 애매한 중간값을 택하는 경향이 있다. → 가운데 사진처럼 뿌옇게 표현된 output이 나온다. cGAN(conditional GAN)이 추가되어 보완된 Pix-2-Pix 모델 한계: 학습시키기 위해 paired-image 데이터셋이 필요함 위 사진처 AI DL 인공지능 ML GAN CycleGAN 순환구조 mode collapse pix-2-pix 2024.04.07 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 jwk0302.tistory.com Steady & Persistent [Paper Review] GAN (Generative Adversarial Networks) 33 log (1 - D(G(z)))]$ 으로 Value Function을 정의하기에 Generator는 Value를 Minimize 시켜야 하고, Discriminator는 Value를 Maximize 시켜야 한다. [DSBA] GAN 리뷰영상 임의의 Discriminator와 Generator에 대하여 unique solution이 존재한다면 Generator는 Real Data(Training Data)의 Probability Distribution을... 2024.03.31 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com Thu Phuong Le Thu Phuong Le - 카카오스토리 Đặc biệt tốt với người thường xuyên bia rượu, sử dụng kháng sinh, mụn nhọt mề đay, chức năng gan kém.....cả Nam và Nữ . Thành phần chính là CÂY KẾ SỮA CHIẾM 350mg . Ngoài ra còn bổ sung... 2024.04.13 카카오스토리 검색 더보기
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Gallium Nitride (Gan) 저자 Medjdoub Fa... 출간 2016.3.29. 도서 292,370원 모두의 딥러닝(2판) 저자 조태호 출간 2020.1.27. 도서 21,600원 Gallium-Nitride (GaN) II 저자 Robert K Wi... 출간 2013.11.4. e북 311,130원 Gallium Nitride (Gan) 도서 192,610원 Gallium Nitride (Gan) I 저자 Pankove Jac... 출간 1997.10.1. Gallium Nitride (Gan) II 저자 Pankove Jac... 출간 2000.1.1. 실전! GAN 프로젝트 저자 카일라쉬 아히르와 출간 2019.11.7. 도서 24,300원 인공지능과 창작, 딥러닝 GAN과 강화학습 기술동향 저자 편집부 출간 2017.11.6. 도서 270,000원 케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습(acorn+Packt 시리즈) 저자 안토니오 걸리, 수짓 팔 출간 2017.11.23. 도서 27,000원 GAN 첫걸음 저자 타리크 라시드 출간 2021.3.10. 도서 22,500원 e북 18,000원 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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