본문 바로가기

전체 글

(11)
GAN이란 무엇인가? GAN이란 generative adversarial networks의 약자입니다. 우리말로 그대로 번역하자면 '생성적 적대 망'이라고 할 수 있습니다. 그렇지만 보통 '생성적 적대 신경망'이라거나 '적대적 생성 신경망'이라고 부릅니다. 이렇게 부르는 게 귀찮은 사람은 영어 약자를 그대로 발음해 그냥 '갠' 또는 '간'이라고도 부릅니다. 이건 수많은 인공 신경망 아키텍처 중에서도 독특한 구조로 되어 있습니다. 두 개의 인공 신경망이 서로 대항하며 훈련함으로써 궁극적으로는 가장 뛰어난 능력을 보이는 신경망이 되게 하는 구조입니다. 이 때 서로 대항하는 각 신경망을 하나는 '생성기(generator)'라고 하고 또 다른 하나는 '판별기(discriminator)'라고 합니다. 이 GAN은 다양한 생성 모델 중..
"실전 예제로 배우는 GAN"(2019, 위키북스 펴냄, 박진수 옮김) 정오표 4쪽, 중간 '판별 모델링' 그림 바로 아래줄: '생성 모델은 ... 모델링한다.' --> 본문과 같은 글꼴 6쪽, 표의 제목 중: '심층 방향성 그래프 모델' --> '심층 방향성(즉, 유향) 그래프 모델' '심층 무방향성 그래프 모델' --> '심층 무방향성(즉, 무향) 그래프 모델' 14쪽, '작동 방식' 바로 아래 줄: '그럼에도 불구하고 이번 예제에는 판별기만 사용하려고 하는지 궁금한가?' --> '그럼에도 불구하고 이번 예제에는 왜 판별기만 사용하려고 하는지 궁금한가?' 17쪽, 본문 기준 세 번째 문단 두 번째 줄: '그렇지만 생성기와 판별기와 같은' --> '그렇지만 생성기나 판별기와 같은' 25쪽, 연습문제 1번의 첫 번째 줄 끝 부분: '클래스들을 분류해 보라.' --> '계급들을 분류..
블로그 글을 다시 작성합니다. 그동안 오랫동안 블로그를 방치했다가 심기일전해서 다시 블로그에 글을 올려 보려 합니다.