GAN(Generative Adversarial Networks)은 서로 경쟁하는 두 개의 신경망으로 구성된 일종의 딥 러닝 프레임워크입니다. 생성기 네트워크 G는 실제처럼 보이는 새로운 데이터나 이미지를 생성하는 임무를 맡고 있습니다. 두 번째 네트워크인 판별 네트워크 D는 실제 데이터와 G 네트워크에서 생성된 가짜 데이터를 구별하도록 훈련됩니다.
두 네트워크는 각각의 작업에서 성능을 향상시키기 위해 지속적으로 서로 대립합니다. G 네트워크가 보다 사실적으로 보이는 데이터를 생성하려고 시도함에 따라 D 네트워크는 G에서 생성된 가짜 데이터를 더 잘 식별하게 됩니다. 시간이 지남에 따라 이 두 네트워크는 서로에게서 학습할 것이며 G 네트워크는 G 네트워크와 구별할 수 없는 데이터를 생성합니다. 실제 데이터. GAN은 사실적인 이미지 생성부터 기계 학습 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성에 이르기까지 많은 실용적인 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
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