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핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무
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핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2020
Beginner to intermediate
952 pages
24h 11m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무
700
2
신경망과 딥러닝
[그림
17
-
14
]는 결과 이미지를 보여줍니다. 원본 이미지는 테두리로 표시했고 나머지는 근방
의 이미지를 시맨틱 보간한 결과입니다. 예를 들어 네 번째 행과 다섯 번째 열에 있는 신발은
위아래 신발 두 개 사이를 잘 보간했습니다.
그림
17-14
시맨틱 보간
지난 몇 년간 변이형 오토인코더가 널리 쓰였습니다. 하지만
GAN
이 훨씬 실제같이 또렷한 이
미지를 만들 수 있어서 인기가 더 높아졌습니다. 그럼 이제
GAN
을 알아봅시다.
17.9
생성적 적대 신경망
생성적 적대 신경망은 이언 굿펠로
Ian
Goodfellow
등이
2014
년 논문
20
에서 제안했습니다. 이 아이
디어는 바로 연구자들의 관심을 끌었지만
GAN
훈련의 어려움을 극복하는 데 몇 년이 걸렸습
니다. 훌륭한 역사적인 아이디어는 늘 지나고 나서야 간단해 보입니다. 이 아이디어는 신경망
을 서로 겨루게 하고 경쟁을 통해 신경망을 향상하는 것을 기대합니다.
GAN
은 [그림
17
-
15
]
처럼 신경망 두 개로 구성됩니다.
20
Ian
Goodfellow
et
al
., “
Generative
Adversarial
Nets
,”
Proceedings
of
the
27th
International
Conference
on
Neural
Information
Processing
Systems
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한민주, 양찬석, 탈 아터

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ISBN: 9791162242964