생성모델 GAN이란? 생성적 적대 신경망? GAN 쉬운 설명

1. GAN이란?

• GAN은 Generative Adversarial Network의 약어로, 생성적 적대 신경망이라고 불립니다.
• 이는 딥러닝의 한 분야로, 이미지, 음성, 텍스트 등의 데이터를 생성하는 모델입니다.
• GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음으로 제안되었습니다.
• 이후로 GAN은 딥러닝 분야에서 큰 주목을 받으며 빠르게 발전해왔습니다. 

 

 

2. GAN의 작동 방식

• GAN은 두 개의 딥러닝 모델을 이용하여 작동합니다. 하나는 생성자(generator)이고, 다른 하나는 판별자(discriminator)입니다.
• 생성자(Generator)는 무작위 노이즈 벡터z와 같은 잠재 벡터(latent vector)를 입력으로 받아 가짜이미지(fake images) 데이터를 생성합니다.
• 판별자(Discriminator)는 이러한 생성된 데이터와 실제 데이터(real images)를 입력으로 받아, 실제 이미지와 생성된 이미지를 구별해 내는 것이 목표입니다.

• 이 두 모델은 경쟁 관계를 맺습니다.
• 생성자는 판별자를 속이기 위해 더 실제같은 데이터를 생성하고, 판별자는 생성자가 만든 가짜 데이터를 구별해 내기 위해 학습합니다.
• 이렇게 두 모델이 서로 경쟁하며 학습하는 과정을 반복하면서, 생성자는 점점 더 현실적인 데이터를 생성할 수 있게 되고, 판별자는 가짜 데이터와 실제 데이터를 구별하는 능력을 향상시킵니다.

 

 

 

3. GAN의 역사

• GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음으로 제안되었습니다.
• 2014년에 발표된 원래 GAN 논문에서는 생성자와 판별자가 경쟁하는 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 생성하는 방법이 제안되었습니다.
• 이후 2015년에는 DCGAN(Deep Convolutional GAN)이라는 발전된 형태가 등장했습니다. 이는 생성자와 판별자 모두에게 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 적용하는 방식으로, 더욱 고품질의 이미지 생성이 가능해졌습니다.
• 2016년에는 Pix2Pix라는 이미지 변환 모델이 등장했습니다. 이 모델은 이미지의 한 종류를 다른 종류로 변환할 수 있는 모델로, 이미지 생성 분야에서 큰 역할을 했습니다. 또한, 이후에는 CycleGAN이라는 모델이 등장하여 서로 다른 두 도메인 간에 이미지를 변환하는 것이 가능해졌습니다.
• GAN의 발전은 이미지 생성 분야 뿐만 아니라, 음성 생성, 텍스트 생성 등의 분야에서도 활용되고 있습니다. 2018년에는 Tacotron 2라는 음성 생성 모델이 발표되었으며, 이후에는 GPT-2, GPT-3 등의 텍스트 생성 모델도 등장하면서 다양한 분야에서 GAN의 활용이 진행되고 있습니다.

 

 

 

4. GAN과 기존 딥러닝 분류모델의 차이는

• GAN은 기존의 딥러닝 분류 모델과는 목적과 작동 방식에서 차이가 있습니다.
• 기존 딥러닝 분류 모델은 학습 데이터를 이용하여 입력 데이터를 분류하는 데에 목적이 있습니다.
• 그러나 GAN은 새로운 데이터를 생성하는 것이 목적입니다.
• 또한, GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 모델을 이용하여 경쟁적으로 학습하는 방식을 사용합니다.

 

 

 

5. GAN의 응용분야

• GAN은 이미지 생성, 음성 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
• 특히, 이미지 생성 분야에서는 고화질의 이미지 생성이 가능하고, 다양한 스타일의 이미지를 생성하는 것이 가능해졌습니다.
• 또한, GAN은 데이터가 부족한 상황에서도 데이터를 생성하여 학습을 할 수 있기 때문에, 의학 분야에서 의료 영상 생성 등에도 활용될 수 있습니다.