GAN의 의미와 적대적 생성 신경망의 개념에 대해 알아봅시다.
GAN의 의미와 적대적 생성 신경망의 개념을 이해한다.
GAN(Generative Adversarial Networks)은 인공지능(AI)이 생성자와 판별자라는 두 모델 사이에서 경쟁해 다른 인공지능이 가짜로 구별할 수 없는 진짜처럼 보이는 가짜를 만드는 기술을 말한다. . GAN은 적대적 생성 신경망이라고 불립니다. GAN(Generative Adversarial Networks)은 적대망 프레임워크를 통해 가짜 데이터(이미지 등)를 생성하는 인공지능(AI) 생성기이며, 생성기는 가짜 데이터(이미지 등)를 생성한다. 가짜 데이터를 판별하는 두 판별자 모델이 서로 경쟁하며 강화학습을 활용해 다른 인공지능이 가짜 데이터를 구별할 수 없는 수준에서 진짜처럼 진짜인 가짜 데이터를 생성한다. GAN은 지능적으로는 가짜로 간주되지 않을 정도로 실제처럼 보이는 가짜를 생성할 수 있는 기술이다. GAN은 실제로 존재하지 않는 것을 생성할 수 있는 방법이다. GAN은 주어진 데이터의 특징을 획득하고 그 특징을 사용하여 새로운 것을 만듭니다. 다른 인공지능(AI)이 가짜인지 판단할 수 없을 정도로 사실적인 가짜를 만들어냅니다. 과거에 말한 사람의 비디오 및 오디오를 사용하여 그 사람이 실제로 말하고 있지 않았더라도 마치 실제 생활에서 말하는 것처럼 가짜 비디오 및 오디오를 만들 수도 있습니다. GAN(Adversarial Generative Network)은 실제와 같은 가짜를 보다 쉽고 빠르게 생성할 수 있습니다. 이는 악용될 가능성이 있어 우려되는 기술이다.
GAN 의미 및 적대적 생성 신경망 개념 설명
GAN(Generative Adversarial Networks)은 진짜처럼 보이는 가짜를 만드는 모델(생성기)과 진짜의 진위 여부를 판단하는 모델(판별기)이 서로 경쟁해 다른 모델을 만드는 것을 의미한다. 인공지능(AI)진짜처럼 보이고, 누구도 가짜라고 단정할 수 없는 가짜를 만드는 방법을 말한다. GAN(Generative Adversarial Network)은 인공지능(AI)이 쉽고 빠르게 진짜처럼 보이는 가짜를 만들어내는 기술이다. GAN(Generative Adversarial Networks)은 생성자(Generative Adversarial Networks)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망 모델이 서로 경쟁하여 더 나은 결과를 산출하는 강화학습의 한 종류입니다. 비지도학습(Unsupervised Learning) 방식을 적용해 스스로 답을 찾아내는 혁신적인 차세대 애플리케이션입니다. 딥러닝 이것은 알고리즘입니다. GAN은 “생성 신경망(Generative Neural Networks)” 또는 “생성적 적대 네트워크(Generative Adversarial Networks)”라고 불립니다. GAN은 생성기와 판별기라는 두 가지 모델로 구성됩니다. GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하여 데이터를 생성하는 모델입니다.[GAN의 2가지 구성 모델]
생성기 모델은 잘못된 데이터(이미지 등)를 생성합니다. 생성자 모델에서 생성된 데이터는 판별자 모델이 잘못된 데이터를 실제 데이터로 착각하도록 훈련됩니다. 판별자 모델은 실제 데이터(이미지 등)와 거짓 데이터를 구별하는 모델입니다. 판별자 모델에서 생성자 모델은 거짓 데이터와 실제 데이터를 더 잘 구별하는 방법을 학습합니다. Adversarial Net Framework에서는 Generator 모델과 Discriminator 모델이 서로 경쟁하여 Generator가 가짜 데이터(이미지 등)를 더 잘 생성하고 Discriminator는 가짜 데이터(이미지 등)를 더 잘 구별하도록 학습합니다. 식별자는 학습 세트에 있는 실제 이미지 데이터를 진짜로 판단하고, 판별자가 생성한 가짜 이미지 데이터를 가짜로 판단하는 방법을 학습합니다. 그리고 제작자는 자신이 만든 이미지가 실제인지 확인하는 방법을 배웁니다. 이는 두 개의 신경망이 서로 마주보며 경쟁하도록 훈련되어 궁극적으로 가짜, 현실적인 데이터를 생성하는 구조입니다. GAN에서는 생성자 모델과 판별자 모델의 목적이 상충됩니다. 생성기는 실제 데이터를 학습하고, 학습을 통해 이를 기반으로 거짓 데이터를 지속적으로 생성합니다. 생성기의 목표는 실제처럼 보이는 가짜 데이터를 생성하는 것입니다. 판별자는 생성자가 생성한 데이터가 진짜인지 가짜인지 판단하는 방법을 학습합니다. 생성자는 판별자를 속이지 못한 데이터를 학습하고, 판별자는 생성자가 속인 데이터를 받아 학습합니다. 이 과정이 반복되면서 다른 인공지능이 진위 여부를 판단할 수 없을 정도로 진짜처럼 보이는 가짜가 만들어진다. GAN(Adversarial Generative Neural Network)은 2014년에 개발되었습니다. 구글 주식회사구글 브레인에서 머신러닝을 연구하던 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 NIPS 컨퍼런스에서 논문으로 발표한 기술이다. 당시 대부분의 인공지능 연구는 지도학습 방식을 사용해 수동으로 진행됐고, 이미지에 개나 고양이를 태그하는 등 사람이 정답을 제시하는 방식으로 이루어졌기 때문에 많은 양의 데이터를 정제하는 과정이 필요했다. 하지만 GAN에서는 인공지능이 사람이 정답을 제시하지 않고도 비지도 학습 방식으로 두 모델과 경쟁해 학습을 통해 자동으로 결과를 만들어낸다. 즉, GAN은 별도의 정제과정 없이 대량의 빅데이터를 스스로 학습해 실제처럼 보이는 가짜를 만들어낸다. GAN은 이미지 생성 기술로 널리 사용됩니다. 인공지능은 실제 이미지를 학습하고 이를 기반으로 가짜 이미지를 생성합니다. GAN 기술은 실제로 존재하지 않는 사람들의 얼굴 사진을 무한히 생성할 수 있습니다. GAN 기술은 이미지뿐만 아니라 음성, 영상 합성에도 활용이 가능한 기술이다. 특정 인물의 얼굴, 목소리, 말투, 말하는 스타일 등을 학습함으로써 특정 인물이 실제로 영상에서 말하는 것처럼 보이는 가짜 영상을 제작할 수 있습니다. GAN은 이전보다 더욱 풍부하고 정교한 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 국내에서는 네이버가 이를 적용해 몰입형 웹툰을 만들기도 했다. 초상화를 생성하기 위해 GAN을 사용한다면, 생성자는 초상화를 생성하고 생성합니다. 실제 초상화는 판별기에 의해 평가됩니다. Generator와 Discriminator가 서로 경쟁하면서 점차적으로 성능이 향상되는 방식으로 학습이 진행되어 결국에는 진짜처럼 보이는 가짜 초상화가 만들어지게 됩니다. DCGAN(Deep Convolutonal Generative Adversarial Network) CNN(Convolutional Neural Network)을 적용한 GAN입니다. ). DCGAN은 GAN보다 더 선명한 이미지를 생성할 수 있습니다. DCGAN은 이미지를 분류하고 이미지를 생성하는 CNN을 훈련시키는 CNN입니다. GAN은 진짜처럼 보이는 가짜 콘텐츠를 생성할 수 있기 때문에 좋은 목적으로 사용하면 다양한 분야에서 유용성이 기대되지만, 반대로 나쁜 목적으로 사용되면 악용될 수 있는 기술이다. 많은 관심을 받고 있는 기술입니다. 따라서 GAN은 여전히 윤리에 초점을 맞춰야 합니다. 인공지능 기술의 부작용에 대한 우려와 우려가 커지는 만큼, 윤리에 초점을 맞춰 인공지능 기술이 인류에게 도움이 되는 방향으로 나아가고 발전하도록 해야 합니다.