Deep Convolutional Generative Adversarial Network
Deep Convolutional 레이어는 입력이미지를 선형적으로 연결된 Convolutional 레이어 구조를 사용 필터링하여 특징을 추출해내는 뉴럴 네트워크이다. 전체 코드 구성에서 학습을 위해 Convolutional 레이어들을 사용하기 때문에 이 전문가용 예제를 익히기 위해서는 CNN에 대한 기본적인 이해를 가지고 있어야 함에 유의하자. 한편 GAN이란 Generative Adversarial Network 의 약어로서 번역하기가 쉽지 않은 듯하다. Generative 란 무엇인가로부터 생성한다는 의미이다. 그 무엇인가는 아무것도 없는 “무”는 아니고 랜덤이라고 보면 된다, Adversarial은 그 뜻이 “적대적인” 또는 “대립적인” 으로 번역이 가능하다.
https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan
GAN은 오늘 날 컴퓨터 사이언스 분야에서 가장 핫한 주제중의 하나이다. 두 개의 모델들이 하나의 대립적인 과정에 의해 동시에 학습이 이루어진다. 생성(Generator)을 담당하는 모델은 아티스트로 볼 수 있는데 정말 실제처럼 보이는 이미지를 생성할 수 있도록 학습하는 반면에 대립적인 측면에서 날카로운 비판 즉 artistic critics를을 담당해야 하는 Discriminator 모델은 실제 이미지와 가짜(fake)를 구별할 수 있도록 학습한다.
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