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적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network) 판별자를 먼저 학습시킨 후 생성자를 학습시키는 과정을 반복하여 서로 적대적인 경쟁자로 인식하여 모두 발전함 생성자는 진짜 이미지에 완벽하게 가까운 이미지를 만들고, 판별자는 실제와 구분할 수 없음 판별자와 생성자의 파라미터를 번갈아 가며 업데이트하여 학습시킴 GAN 구성요소 1. 생성자(Generator) 판별자가 구별할 수 없을 만큼 진짜와 같은 모조 이미지를 노이즈 데이터를 사용하여 만듦 경찰과 위조지폐범 사이에서 '위조지폐범' 역할 2. 판별자(Discriminator) 주어진 입력 이미지가 진짜 이미지인지 가짜 이미지인지 구별 경찰과 위조지폐범 사이에서 '경찰' 역할 GAN 실습 ### 라이브러리 호출 import ten..

오토인코더(Autoencoder) 단순히 입력을 출력으로 복사하는 신경망 은닉층의 노드 개수가 입력 값보다 적음 병목층은 입력과 출력의 뉴런보다 훨씬 적음 오토인코더 구성요소 1. 인코더 인지 네트워크(recognition network) 특성에 대한 학습을 수행하는 부분 2. 병목층(은닉층) 모델의 뉴런 개수가 최소인 계층 이 계층에서는 차원이 가장 낮은 입력 데이터의 압축 표현이 포함됨 3. 디코더 생성 네트워크(generative network) 병목층에서 압축된 데이터를 원래대로 재구성(reconstruction)하는 역할 최대한 입력에 가까운 출력을 생성 4. 손실 재구성 오토인코더는 압축된 입력을 출력층에서 재구성 손실 함수는 입력과 출력의 차이를 가지고 계산 오토인코더 중요한 특징 1. 데이..