DCGAN Example 이번 Post에서는 DCGAN Code를 보면서 예제를 다뤄보도록 하겠습니다. GAN & DCGAN에 대한 구체적인 정보는 아래 Link에 좋은 자료가 있으니 한 번 보시기 바랍니다.DCGAN GAN 이 Example은 Tensorflow Tutorial Site에서 가져왔습니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan 우리는 이 Example에서 MNIST Dataset의 확률 분포를 학습한 후에, 학습이 끝난 Model이 MNIST Data와 유사한 Data를 Generation 하는 것을 볼 수 있을 것입니다. 0. Import Package 필요한 Package를 Load합니다. imageio는 결과를 GIF For..

0. Introduction Goodfellow, Ian이 2014년에 GAN을 소개한 이후에 아래 그림과 같이, 매우 다양한 GAN 응용이 나왔습니다. ( GAN의 다양한 종류. 출처 : https://ysbsb.github.io/gan/2020/06/17/GAN-newbie-guide.html ) 이번 Post에서는 그 중에서도 모든 GAN응용의 시작이라고 할 수 있는 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 살펴보도록 하겠습니다. DCGAN은 2016년에 Alec Radford & Luke Metz , Soumith Chintala에 의해서 발표됩니다. Paper 정식 제목은 'UNSUPERVISED REPRESENTATION LEAR..

0. Introduction 2014년에 Ian J. Goodfellow가 GAN(Generative Adversarial Nets)이라는 새로운 방식의 Model을 발표하였습니다. 논문은 아래 Link에서 확인할 수 있습니다. Generative Adversarial Nets 'Nets'은 흔히 알고 있는 Network인 것은 알겠지만, Adversarial이나 Generative의 정확한 의미는 조금 어렵습니다. 이번 Post에서는 GAN이 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. 1. Background 1.1. Generative Model GAN은 실제로 존재하지 않지만, 그럴싸한(있을법한) Data를 생성할 수 있는 Model의 종류를 말합니다. 아래 Image는 Ian Goodfellow의 Papae..