
논문 리뷰
Generative Adversarial Nets(GAN) 리뷰
HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 0. Abstract 이 논문에서는 적대적 방식을 통해서 생성 모델을 추정하는 새로운 framework를 제안 이 framework에서는 두개의 model을 동시에 훈련한다. $G$ : generative model 기존에 있는 실제 데이터를 모방한다. $D$ : discriminative model $G$가 생성한 데이터가 실제 데이터랑 얼마나 비슷한지 확률을 추정한다. 이 framework의 목표는 $G$가 생성한 데이터를 $D$가 구분을 못하는 확률을 최대화 하는 것이다. 즉 $D$의 역할은 실제와 가짜를 구분하는 역할인데, $G$가 만든 데이터가 실제라고 생각하는 확률을 최대화 하는 것이 목표이다. 해당 framework는 각각 두명의 사용자의 최대최소를 서..