생성적 적대적 네트워크(GAN)

생성적 적대 신경망(GAN)은 비지도 머신 러닝에 사용되는 특수한 종류의 인공 지능(AI) 알고리즘으로, 서로 경쟁하는 두 개의 신경망으로 구성된 시스템으로 구현됩니다. GAN은 주어진 입력을 기반으로 합성 데이터를 생성하는 생성 모델과 생성된 데이터가 진짜인지 아닌지를 판별하는 판별 모델로 구성됩니다.

GAN은 주로 이미지 합성, 텍스트-이미지 변환, 비디오 분석, 그리고 최근에는 자율 주행 차량에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 가장 강력한 애플리케이션 중 하나는 실제로 존재하지 않는 사람, 사물, 장면을 사실적인 이미지로 생성하는 것입니다. GAN은 시각적으로 복잡한 설정을 해석하고 물체 및 제스처 인식을 구동하며 비디오 콘텐츠의 미래 프레임까지 예측할 수 있습니다.

GAN은 2014년 컴퓨터 과학자 Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio가 제너레이티브 모델링과 딥러닝 기술을 결합하여 처음 개발했습니다. 이 모델은 적대적인 역할을 하는 두 개의 경쟁 모델을 두어 레이블이나 감독 없이 모델을 훈련시키기 위한 것이었습니다.

생성 모델은 판별 모델보다 훈련 세트의 데이터 분포를 더 잘 포착하는 임무를 수행합니다. 판별 모델은 생성 모델에서 샘플을 가져와 실제인지 아닌지를 판단합니다. 두 모델은 서로를 개선하기 위해 동시에 훈련되며, 두 모델은 균형에 도달할 때까지 점진적으로 성능을 개선합니다.

GAN은 복잡한 매핑을 학습하고 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 GAN은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 데이터 분석 등의 분야에서 유용한 도구가 될 잠재력을 가지고 있습니다.