Generative Adversarial Network , GAN

Genarative Adversarial Network:

structure which two neural networks learn by competing each other

 

Two components of the GAN

  - Generator : Role which generates new data , 무작위 노이즈를 입력받아 실제 데이터와 유사한 데이터를 만듦

  - Discriminator : The role that segments real data from data made by the generator and judges whether the data created by the generator is real or fake.

 

1. Overview of Generative Adverserial Network 

  1. 2014년 이안 굿펠로우가 1저자로 논문 발표

  2. 서로 경쟁하는 두 개의 신경망 모델( generator, discriminator ) 생성

  3. Generator는 주어진 데이터셋과 최대한 비슷한 결과를 생성해 discriminator를 기만하도록 학습

  4. Discriminator는 실제 데이터와 Generator의 데이터를 정확히 구별하도록 학습

 

2. Structure of Generative Adverserial Network 

3. Application 

video, voice restoration, generation, modulaiton