100.daum.net백과사전생성적 대립 신경망생성모델과 판별모델이 경쟁하면서 실제와 가까운 이미지, 동영상, 음성 등을 자동으로 만들어 내는 기계 학습(ML) 방식의 하나 | 생성적 대립 신경망은 확률 분포를 학습하는 생성모델과 서로 다른 집합을 구분하는 판별모델로 구성한다. 생성모델(또는 ...백과사전 검색 더보기출처: 용어로 알아보는 우리시대 DATA
jyols.tistory.comDogFootRulerGAN(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 구별하는2. 손실 함수2-1. 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) - 구분3. GAN Architecture3-1. 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 생성4. 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 GF5. GAN의 한계와 트렌드5-1. 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 실습6-1. 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 학습33GAN(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 구별하는CycleGANGAN(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 GANGFPGANGAN의 한계와 트렌드2024.04.22블로그 검색 더보기woghkszhf.tistory.com인공재환04. 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 판별자판별자는 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 팁GAN은 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 감소시키기유용하지 않은 손실딥러닝 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.19GAN은 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 감소시키기2024.04.06Style GAN & Style GAN2gaeran.tistory.com후라이GAN (Generative Adversarial Network)201. 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...딥러닝MNIST비지도학습GANdcganGenrative_model2024.03.24jwk0302.tistory.comSteady & Persistent[Paper Review] GAN (Generative Adversarial Networks)0. Abstract해당 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 Data1. IntroductionGAN 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 활2. Related WorkRelated 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 않아3. Adversarial netsDiscriminator, 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 par4. Theoretical ResultsGenerator $G$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 AlgorithmReferences[Time Traveler]님의 GAN 리뷰 [Just DO IT]님의 GAN 리뷰 [코넬]님의 GAN 리뷰 [고려대학교 DSBA 연구실] GAN 리뷰 [NAVER D2] GAN 완전 정복하기33GAN 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 활2024.03.31[Generative Model] GAN 첫걸음 - Chapter 9[Generative Model] GAN 첫걸음 - Chapter 10Free Luck경제 분야 크리에이터시지트로닉스 - 국내유일 GaN전력반도체 소자 구현(Feat, AI, 전력)13시총 :726억(2024.05.10) ●최대주주 및 특수관계인 지분 : 30.24% ●미상환전환사채 : X ●관련테마 : 전력반도체, 전력, AI, 데이터센터, 갈륨 나이트 라드, 삼성전자, GaN, 전력소자, 웨어러블기기 센서, 반도체 소재 ▷관련기사 [특징주] 시지트로닉스, '48조 성장 전망'… 국내 유일 GaN 전력반도체 소자 부각...주식투자전력트레이더반도체경제적자유AI트레이딩저전력단타시지트로닉스2024.05.13통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기story.kakao.comThu Phuong LeThu Phuong Le - 카카오스토리Đặc 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...2024.04.13카카오스토리 검색 더보기
Gong gan Realtor(공간공인중개사사무소)zest060.tistory.com/신청자 작성티스토리부동산관련(매매/전세/월세/단기)의정보공유와회원들간의부동산및기타관련커뮤니티. 강남구,서초구,송파구,성동구등. 부산산(아파트/다세대/다가구/오피스텔/주거용건축물)매물정보및부동산관련법률,컨설팅기타토지관련회원들간의정보및연구물교류개발.GAN건축사사무소www.ganarch.com신청자 작성건축설계.아이브이웍스www.ivwkr.com/신청자 작성IVWorks, GaN FET Epiwafer, AlN Epiwafer.전화고객센터: 042-384-2200장소사이트 더보기
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