GAN
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[GAN]Generative Adversarial Networks(NIPS 2016)Artificial Intelligence/Deep learning 2021. 9. 10. 13:31
딥러닝의 3대 석학이라고 불리는 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수가 GAN(Generative Adversarial Network)을 가리켜 최근 10년간 머신러닝 분야에서 가장 혁신적인 아이디어라고 할 만큼 GAN은 가장 많은 관심을 받고 있는 기술 중에 하나이고 재미있는 연구 분야입니다. 오늘은 Generative Adversarial Networks에 대해서 포스팅해보도록 하겠습니다. GAN에서 다루고자 하는 모든 데이터는 확률분포를 가지고 있는 랜덤변수(Random Variable)이기 때문에 먼저 확률분포의 개념을 알아야 합니다. 확률분포 확률 번수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미합니다. 예를 들어 주사위를 던젔을때 나올 수 있는 확률 변수 X라고 합시다. 확률 변수 X는 1,..
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[논문 리뷰] StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image TranslationResearch 2021. 5. 3. 18:00
이번에는 CVPR 2018 에서 발표된 논문인 StarGAN을 리뷰하고자 합니다. 처음 시도하는 논문 리뷰이다 보니 부족한 점이 많습니다 수정할 부분이 있으시면 알려주시면 수정하겠습니다.! 용어 정리 attribute: 이미지에 있는 의미있는 특징들을 말합니다. 예를 들어 성별, 나이, 헤어 컬러가 있습니다. attribute value : attribute의 값을 말합니다. 예를 들어 헤어컬러일경우에 흑발/금발/갈색 입니다. domain : 같은 attribute value를 공유하는 이미지들의 집합을 말합니다. 예를 들면 여성의 이미지들은 하나의 domain을 구성하고 남성의 이미지들은 또 다른 domain을 구성합니다. StarGAN 최근의 image-to-image translation은 2개 이..