GAN은 인공지능과 머신러닝 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나로,
실제와 거의 구분되지 않는 현실적인 이미지, 비디오, 기타 데이터 타입을 생성하는 능력으로 잘 알려져 있습니다.
이제 GAN이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 이렇게 강력한지 알아보겠습니다.
참고로, 쉽게 설명하고자 비유를 많이 사용하였습니다. 이점 양해 부탁드립니다.
GAN이란?
GAN은 Generator와 Discriminator라는 두 부분으로 구성됩니다.
이 두 구성 요소는 마치 서로 경쟁하는 두 팀처럼 작동하며, 시간이 지남에 따라 서로를 개선시킵니다.
- Generator: 생성자는 마치 현실적인 이미지를 그리려는 예술가와 같습니다. 이 예술가는 처음에 무작위로 생성된 노이즈 데이터를 사용하여 가능한 한 실제처럼 보이는 데이터를 생성하려고 합니다.
- Discriminator: 판별자는 이 예술 작품을 평가하는 비평가와 같습니다. 판별자의 역할은 받은 데이터가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 판단하는 것입니다. 판별자는 시간이 지남에 따라 가짜 데이터를 더 잘 구분할 수 있도록 학습합니다.
이 설정은 적대적인 관계를 만들어냅니다. 그래서 '적대 신경망'이라는 이름이 붙은 것입니다.
생성자는 더 나은 가짜 데이터를 만들어 판별자를 속이려 하고, 판별자는 가짜와 실제를 더 잘 구분하기 위해 끊임없이 학습합니다.
GAN은 어떻게 작동하나요?
생성자를 초보 예술가로 생각해 보겠습니다.
이 예술가는 무작위 색상과 형태, 노이즈 벡터를 시작점으로 받습니다.
그런 다음 이를 바탕으로 그림을 그립니다.
판별자는 이 그림을 보고 "이건 가짜야" 또는 "이건 진짜 같아"라고 평가합니다.
처음에는 생성자의 그림이 엉망이지만, 판별자로부터 피드백을 받으면서 점점 더 나아져 결국 매우 현실적인 이미지를 그리게 됩니다.
위 과정이 바로 GAN의 원리입니다.
이 과정을 단계별로 설명하면 다음과 같습니다:
|
GAN의 수학적 원리
GAN의 학습 과정은 수학적으로 복잡할 수 있지만, 기본적으로는 두 모델 G와 D가 각자 자신의 목표를 최대화하거나 최소화하려고 시도합니다.
- 생성자 - G의 목표는 D가 이를 가짜가 아닌 진짜라고 판단하도록 속이는 것입니다.
- 판별자 - D의 목표는 실제 데이터와 생성된 데이터를 정확하게 구분하는 것입니다.
이를 수식으로 표현하면 다음과 같습니다:
이 수식은 GAN이 학습하는 원리를 나타냅니다.
GAN의 훈련은 이 수식을 최적화하는 과정으로, 생성자는 판별자를 속이기 위해 학습하고, 판별자는 이를 구분하기 위해 학습합니다.
SUMMARY
- GAN은 Generator와 Discriminator라는 두 부분으로 구성된 인공지능 모델입니다.
- 생성자는 무작위 노이즈로부터 데이터를 생성하고, 판별자는 이 데이터가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 구분합니다.
- 두 모델은 서로 경쟁하며 학습을 진행하며, 시간이 지남에 따라 생성자는 더욱 현실적인 데이터를 생성하게 되고, 판별자는 이를 더 정확히 구분할 수 있게 됩니다.
CONCLUSION
GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 함께 발전하는 구조로, 이 과정을 통해 매우 현실적인 데이터를 생성할 수 있습니다.
이 기술은 이미지를 생성하거나, 동영상을 편집하거나, 심지어 음악을 작곡하는 데에도 사용될 수 있습니다.
GAN은 그 자체로 혁신적인 기술이며, 앞으로 다양한 분야에서 더 많은 응용이 기대됩니다.
GAN의 기본 개념을 이해하고 나면, 더 복잡한 개념도 차근차근 접근할 수 있을 것입니다.
이 가이드가 GAN의 첫걸음을 떼는 데 도움이 되었길 바랍니다!
'AI' 카테고리의 다른 글
| [AI] K-Means Clustering (0) | 2022.12.18 |
|---|
