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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 블로그 검색 더보기 Free Luck 경제 분야 크리에이터 시지트로닉스 - 국내유일 GaN전력반도체 소자 구현(Feat, AI, 전력) 13 시총 :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... 주식투자 전력 트레이더 반도체 경제적자유 AI 트레이딩 저전력 단타 시지트로닉스 2024.05.13 a.goodoha.com 비포뉴스 전력 반도체 관련주 SiC GaN 전력반도체주 9 종목 9 노트북, 스마트폰 등 다양한 시스템이 필요로 하는 전압과 전류 수준으로 변환하고 시스템 전체의 전력을 관리하는 역할을 수행하며, SiC(Silicon Carbide), GaN(Gallum Nitride), IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor), MOSFET(Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor) 등 여러 종류가 있습니다. 각각... sic 관련주 gan 관련주 전력반도체주 전력 반도체란 전력 반도체 정의 전력 반도체 뜻 20시간전 stroy-jy.tistory.com ZOELOG [이론/Imple] 생성적 적대 신경망 (GAN) 1 1. 판별자 성능이 생성자보다 월등 (판별자 > 생성자) 판별자가 생성자보다 너무 강하면 손실 함수 신호가 미약해져 생성자에서 의미 있는 향상이 없어짐. 최악은 판별자가 진짜,가짜 이미지를 완벽히 학습하여 구분하게 되고 기울기가 완전히 사라져 학습이 전혀 이루어 지지 않게 되는 경우도 발생. 생성자가 향상되지 않으면 판별자를 약화하는 방법을 도입한다. 판별자 Dropout 층 rate 매개변숫값을 증가 => 네트워크 정보의 양을 줄임. 판별자 학습률을 줄임 판별자 합성곱 필터 수 줄임 판별자 훈련 시 레이블에 잡음 추가 판별자 훈련 시 일부 이미지 레이블 무작위 배치 2. 생성자 성능이 판별자보다 월등 (생성자 > 판별자) 생성자가 판별자보다 너무 강하면 거의 동일한 몇 개의 이미지로 판별자를 쉽게 속이는 방법이 학습된다 => "모드 붕괴" 판별자를 항상 속이는 하나의 샘플이미지(모드)를 찾으려는 경향이 생기고 잠재 공간 모든 포인트를 여기에 매핑하게 된다. 손실 함수의 기울기가 0에 가까운 값으로 붕괴하게 되므로 이 상태에서 벗어날 수 없게됨을 뜻한다. 즉 생성자는 하나만 만들거나 극히 일부만 만들게 되는 것. 3. 유용하지 않은 손실 GAN 훈련과정을 모니터링 하기 어렵게 만드는 문제. 일반적으로 딥러닝 모델은 손실 함수를 최소화하므로 생성자 손실이 작을수록 이미지 품질이 좋을것이라 생각하게 되는데 생성자는 판별자에 의해 평가되고 판별자는 계속 향상되므로 훈련 과정 중 다른 지점에서 평가된 손실을 비교할 수가 없다. 실제로 에포크 그래프를 통해 비교해보면 계속 이미지 품질이 향상되는데도 생성자의 손실 함수는 증가하는 경우도 볼 수 있다. 4. 하이퍼파라미터 GAN은 간단한 모델이더라도 튜닝해야하는 하이퍼파라미터 개수가 많다. 판별자, 생성자 구조와 배치 정규화, 드롭아웃, 학습률, 활성화 층, 합성곱 필터, 커널 크기, 스트라이드, 배치크기, 잠재 공간 크기 등을 고려한다. GAN은 파라미터 변화에 민감하므로 여러 계획적인 시행착오를 거쳐 맞는 파라미터 조합을 찾아야한다. (GAN 내부 작동원리를 이해하고 손실함수를 해석해야하는 이유라고 볼 수 있음ㅠ) 여기까지 GAN , DCGAN에 대한 내용을 공부했다 다음 게시글로는 이미지 생성 과정 안정성, 품질 개선을 위한 와서스테인 GAN- 10 GAN 훈련과정을 모니터링 하기 어렵게 만드는 문제. 일반적으로 딥러닝 모델은 손실 함수를 최소화하므로 생성자 손실이 작을수록 이미지 품질이 좋을것이라 생각하게 되는데 생성자는 판별자에 의해 평가되고 판별자는 계속 향상되므로 훈련 과정 중 다른 지점에서 평가된 손실을 비교할 수가 없다. 실제로 에포크 그래프를 통해 비교해보면 계속 이미지 품질이 향상되는데도 생성자의 손실 함수는 증가하는 경우도 볼 수 있다. 2024.05.11 [이론/Imple] 생성적 적대 신경망 (GAN) 2 woghkszhf.tistory.com 인공재환 Style GAN & Style GAN2 7 StyleGAN / StyleGAN2 들어가며 StyleGAN과 StyleGAN2의 논문을 살짝 읽어보긴 했는데, 수식이 너무 어려워서 곤란해하던 중 From GAN basic to StyleGAN2 이란 포스트에 잘 정리돼 있어 위 포스트를 보고 공부하였다. 그래서 아래 prowiseman.tistory.com 본 포스트는 위 글을 100% 참조하여 쓴 글이다. 바로 본론으로... 2024.04.07 04. 적대적 생성 신경망(GAN) 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 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 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) 출간 2015.10.16. 도서 191,510원 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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