생성적 적대신경망 (GAN,Generative Adversarial Network)

생성적 적대신경망 (GAN,Generative Adversarial Network)

부산학회에서도 GAN이 앞으로 굉장히 뜰것이라 했고 좀 더 찾아보니 머신러닝 분야 세계 최고 학회중 하나인 NIPS에서 앤드류 응도

"미래의 딥러닝을 이끌 기술은 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 비지도 학습이 그 주인공이 될 것 입니다" 라고 했다고 한다.

GAN이 무엇일까?  "지도학습 같은 비지도 학습"

지금까지 초보자인 내가 살펴본 CNN,RNN등은 이미지를 구별,음성 인식..등등 분류를 하거나 했지 이미지,음성을 만들어내진 못했다.

미래의 생성 모델을 활용하여 이것을 가능케 하는데 이 중심에 GAN이 있다고 한다.

GAN은 오픈AI 수석 연구원 이안 굿 펠로우라는 분이 개발하셨다고 한다.

GAN은 비지도 학습이며 비지도 학습은 미래 기술로 굉장히 주목받고 있다고한다. 세상엔 라벨링 되지 못한 너~무나 많은 데이터가 존재하기 떄문!

"10년간 있었던 머신러닝 아이디어중 가장 재밌는 아이디어" - 페이스북 얀르쿤

GAN은 생성자와 구별자가 경쟁하는 게임으로 바꿔 모델 학습을 시도 한 것이다.

출처 URL은 굉장히 재밋는 비유를 해줬는데

화폐 위조범이 화폐를 가짜처럼 만들고 감별사는 계속해서 진짜/가짜를 구분해 내는 것이다.

그럼 서로 진짜를 만들기 위해 / 진짜를 구분해 내기 위해 라이벌 구도가 생겨 가짜 화폐는 점점 더 진화할것...

여기서 구별자는 지도학습 법을 사용하고 이 구별자를 속이기 위해 생성자는 점점 더 좋은 데이터를 만들어 내게 될것이다.

이 기술은 이미지 복원, 입력한 조건에 가장 가까운 샘플 생성,위성사진을 지도사진으로 변환하는 등에 사용되었다.

GAN의 등장으로 인해 인공지능은 수동->능동으로 변화하였으며

나온지 얼마 안된 GAN은 이미 여러 어플에서 그 능력을 보여주고있따고 한다...

GAN의 단점은 생성자와 구별자의 균형이며 이를 피하기 위한 여러 트릭이 제시되고있다한다.

http://t-robotics.blogspot.kr/2017/03/gan-unsupervised-learning.html#.WfhlSXBx1hE