developing-soosoo.tistory.com개발 블로그14. Generative Adversarial Networks대학원 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...2024.05.13블로그 검색 더보기eun-ssong.tistory.comflowingGenerative Adversarial Nets18💡 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...GaN2024.04.22letter-night.tistory.com밤에 쓰는 편지Understanding Generative Adversarial Networks (GANs)IntroductionYann 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 NeOutlineIn 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 matchinGenerating random variablesIn 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 subjGenerative modelswe 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 bGenerative Matching NetworksDisclaimer: 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 weGenerative Adversarial NetworksThe "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 downstreaMathematical details about GANsDisclaimer: 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 soTakeawaysThe 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 m20Yann 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 Ne2024.05.05jyols.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 트렌드2024.04.22jwk0302.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 정복하기33해당 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 Data2024.03.31[Paper Review] CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonizationuz0ne.tistory.comEffort never betrays5. Adversarial Search 적대적 탐색Single-Agent Search Problems 단일 에이전트 탐색 문제vacuum cleaner, 8-puzzle, path-finding, n-Queens, ... 모두 single-agent 환경이었다. 여기선 혼자서만 최적화된 계획대로 그저 하면 되었다. Adversarial Search Problems 적대적 탐색 문제 Multi-agent Game Problems Competitive, multi-agent environment 경쟁적 다중 에이전트 환경이다. Unpredictable opponent 예측 불가능한 상대방(모델링) (ex) Go, Chess, Robot soccer, Vide2-Player Game Search Tree (ex) Tic-Tac-Toe두 명의 플레이어가 있는 게임, 틱택토에서의 탐색 트리이다. 여기서 첫번째 MIN(O)가 내가 돌을 둘 수 있는 경우의 수이다. 여기서 플레이어는 O, 상대는 X이다. 다음 MAX(X)는 상대가 둘 수 있는 경우의 수이다. 이러한 '가정'을 연속하는 것이다. 승패가 결단한 상태인 TERMINAL에서 세 가지 상태가 있는데, 각각 패배, 무승부, 승리한 상태이다. 이는 평가함수(Utility)로 각각 마이너스값(-10이든 -100이든 상관없다. 차이만 크게 나면 된다.), 0, 양수 값으로 나타낸다. 8-puzzle에서는 이처럼 내가Time / Resource Limits 시간 / 계산 자원 제한Standard approach(해결책) depth limit(깊이 제한) 설정과 cutoff(탐색 절단)를 수행한다. evaluation function of non-terminal states(비-단말 상태 평가 함수)가 필요하다.Minimax Cutoff SearchMinimaxCutoff is identical to Minimax except. Terminal-test is replaced by Cutoff-test. (깊이 제한 검사) Utility is replaced by Eval. (비-단말 상태 평가 함수) Does it work in practice? (chess의 경우, 깊이 제한을 얼마로 해야 하는가?) b^m = 10^6 (만약 백만 개의 상태들을 미리 계산해본 후, 행동을 결정한다고 가정한다.) b = 35 → m = 4 (chess의 경우, 허용 가능한 깊이를 제한한다.)Tic-Tac-Toe Gamethe evaluation function, e(p), of a position p: if p is not a winning position for either player, e(p) = (# of complete rows, columns, or diagonals that are still open for MAX) - (# of complete rows, columns, or diagonals that are still open for MIN) if p is a win for MAX, e(p) = ∞ or +100 if pα- β Prunning 알파-베타 가지치기확장 노드의 수가 엄청나게 많은 경우에, 모든 노드의 평가값을 전부 구하는 것은 큰 비용이 소모될 것이다. 따라서, 굳이 평가값을 구하지 않아도 노드가 있다면 과감히 생략해버린다면 비용적으로 큰 이득이 될 것이다. 이것이 알파-베타 가지치기이다. MIN에서는 확장 노드들의 평가값 중 가장 작은 값을 가져오므로 3이고, MAX에서는 MIN 값 중 가장 큰 값을 가져오는데, 여기서는 출발 노드의 확장 노드가 하나밖에 없으므로 3이 된다. 여기서 출발 노드의 두 번째 확장 노드를 보면, 제일 먼저 확장된 자식 노드가 2의 평가값을...Negamax Algorithm 네가맥스 알고리즘minimax search algorithm을 간략화하여 변형한 알고리즘이다. The player looks for a move that maximizes the negation of the value resulting from the move. 즉, MIN의 값을 음수로 바꾸어 MAX로 구하는 방법이다. 네가맥스 알고리즘 코드이다. 마치며... 오늘의 추천곡 :3 The 1975 - Roadkill (Visualiser) (youtube.com)28vacuum cleaner, 8-puzzle, path-finding, n-Queens, ... 모두 single-agent 환경이었다. 여기선 혼자서만 최적화된 계획대로 그저 하면 되었다. Adversarial Search Problems 적대적 탐색 문제 Multi-agent Game Problems Competitive, multi-agent environment 경쟁적 다중 에이전트 환경이다. Unpredictable opponent 예측 불가능한 상대방(모델링) (ex) Go, Chess, Robot soccer, VideAi인공지능2024.04.22통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기드라이트리IT 분야 크리에이터딥 페이크와 선거 안보요약2024년 11월에 있을 미국 대통령 선거와 2024년 4월에 예정된 한국 국회의원 선거를 앞두고 선거운동과 관련한 최대 화두는 가짜뉴스(fake news)이다. 2024년 다보스 포럼에서 전문가들이 손꼽은 인류 최대의 위협이 딥 페이크로 인한 혼란이다. 이미 2016년 미국 대통령 선거에서 가짜뉴스는 세계적으로 주목을 받았다. IT기술, 특히 인공지능(AI)기술이 발전하고, 이러한 기술이 선거과정에도 영향을 끼치면서 선거 시큐리티(election security)가 중요한 정치적 이슈로 등장하였다. 선거 시큐리티는 기본적으로 물리서론2016년 미국 대통령 선거에서 가짜뉴스는 세계적으로 주목을 받았다. 가짜뉴스가 SNS라는 새로운 미디어 환경을 통한 선거운동(campaign) 전략으로 활용되 었으며, 선거결과에도 큰 영향을 미쳤다. IT기술, 특히 인공지능(AI)기술이 발전하고, 이러한 기술이 선거과정에도 영향을 끼치면서 선거 시큐리티(election security)가 중요한 정치적 이슈로 등장하였다. 특히, SNS가 선거 운동에서 차지하는 비중이 높아지게 되면서 여론조작문제가 국내정치뿐만 아니라 국제정치의 갈등요인으로 등장하기도 한다. 대표적인 사례가 미국SNS에 의한 ‘알고리즘 지배현상(Algocracy)'페이스북은 2010년 미국 연방하원의원중간선거에서 18세 이상 이용자 6,100만 명을 추출하여 SNS가 유권자의 투표참여에 미치는 영향을 검증하는 실험을 진행하였다. 페이스북이 실시한 실험 내용은 다음과 같다. 페이스북은 2010년 연방하원중간선거가 실시되는 11월 2일, 18세 이상 유권자 6,100만 명을 대상으로 세 가지 그룹으로 분류하여 실험을 진행하였다. 페이스북은 선거 당일 이용자의 뉴스피드 최상위에 「오늘은 투표일입니다」라는 메시지를 표시하였다. 그리고 제1그룹에는 투표일 표시, 투표소 링크, 투표 완료 버튼, 이미딥 페이크의 등장과 디지털 게리맨더링 문제미국에서 2024년 대통령선거를 앞두고 가짜 동영상(deep fake video)이 주목을 받고 있다. 기존의 가짜뉴스가 텍스트 콘텐츠를 기반으로 하는 형태를 하고 있는 반면, 가짜동영상은 동영상을 합성한 형태를 띠고 있다는 점에서 차별적이다. 딥 페이크(Deep Fake)는 딥러 닝(Deep learning)과 가짜(Fake)의 합성어이다. 딥 페이크는 동영상이 가지는 정보의 다양성, 인공지능(AI)기술의 결합이라는 점에서 가짜뉴스보다 파급효과가 훨씬 크다. 딥 페이크는 2017년 하반기부터 페이크 포르노(Fake Porno)가1) 미국 정부 vs 글로벌 IT 기업미국에서 트럼프 대통령의 지속적인 의회에 대한 공격으로 의회에 대한 신뢰는 20%까지 하락하였다. 그리고 가짜뉴스와 기존 미디어에 대한 불신으로 지역의 미디어 가 도산하는 "뉴스의 사막화“가 초래되고 있다. 이는 미디어가 주민에게 정확한 정보를 전달하고 가짜뉴스 체크기능을 상실해 가고 있음을 의미한다. 미국인 80%가 가짜뉴스는 "민주주의에 위협“이라고 인식하고 있다. 그러나 공화당지지자는 46%, 트럼프지지자 51%가 위협적이라고 인식하는데 반해, 민주당지지자 26%, 클린턴지지자 29%이다. 이러한 인식의 차이는...2) 유럽 국가들의 대응과 정부-기업 갈등가짜뉴스와 딥 페이크에 의해 유권자의 투표권이 침해받는 상황에 대해 EU 차원의 대응이 있었다. EU위원회에서는 가짜뉴스나 허위정보의 유포는 표현의 자유를 침해하는 것으로 인식한다. 또한 SNS의 개인정보가 여론조작이나 선거에 영향을 주는데 악용되는 것을 방지 하기 위하여 가짜뉴스 규제를 시도하였다. EU위원회에서 시큐리티 정책을 담당하고 있는 쥴리안 킹(Julian King)위원은 2018년 6월 21일 행한 연설에서 선거 시스템 절차에 대한 보안과 가짜 뉴스로 인한 유권자의 투표 결정을 교란하는 행위에 대한 선거 시큐리티...결론 : 딥 페이크 문제 시사점과 한국의 선택딥 페이크 뉴스와 선거 보안(election security)와 관련하여 많은 논의들이 있다. 미국과 유럽을 중심으로 선거 국면에서 진실을 왜곡한 잘못된 정보로 유권자들의 선택을 잘못된 방향으로 이끌어 민주주의를 위협하는 문제에 대한 논의들이 시작되고 있다. 위에서 언급한 해외 사례들을 정리해보면, 현재 데이터와 보안 관련해서는 해외 각 국이 데이터 이용과 관련된 규제와 사이버 보안(해킹) 위주로 법제화가 진행 중이며, 기존 사이 버보안 기관을 통해 선거 국면에서의 보안 문제도 확장해서 검토하는 단계로 볼 수 있다. 하지만...2024년 11월에 있을 미국 대통령 선거와 2024년 4월에 예정된 한국 국회의원 선거를 앞두고 선거운동과 관련한 최대 화두는 가짜뉴스(fake news)이다. 2024년 다보스 포럼에서 전문가들이 손꼽은 인류 최대의 위협이 딥 페이크로 인한 혼란이다. 이미 2016년 미국 대통령 선거에서 가짜뉴스는 세계적으로 주목을 받았다. IT기술, 특히 인공지능(AI)기술이 발전하고, 이러한 기술이 선거과정에도 영향을 끼치면서 선거 시큐리티(election security)가 중요한 정치적 이슈로 등장하였다. 선거 시큐리티는 기본적으로 물리페이크선거미국2024.01.25브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com박기원박기원 - 카카오스토리세계의 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...2024.03.18카카오스토리 검색 더보기IT 크리에이터 보기
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주식회사 쏘마 기술 블로그tech.somma.kr/신청자 작성S, W개발 등 응용소프트웨어 개발 및 공급업체. 경기도 성남시 분당구 판교로 255번길 24 아이엔씨 빌딩 4층 주식회사 쏘마. PLATFORM 몬스터(MONSTER), 원격근무 환경 관리 솔루션 애니오피스(ANY-OFFICE), Adversarial Behavior Simulator 케이론(CHEIRON주식회사 쏘마 SOMMA INCwww.somma.kr신청자 작성S, W개발 등 응용소프트웨어 개발 및 공급업체 SOMMA. 경기도 성남시 분당구 판교로 255번길 24 아이앤씨 빌딩 4층 주식회사 쏘마. PLATFORM 몬스터(MONSTER), 원격근무 환경 관리 솔루션 애니오피스(ANY-OFFICE), Adversarial Behavior Simulator 케이론(CHEIRONAdversarial Policiesadversarialpolicies.github.io/웹수집사이트 더보기
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