Gan2 GAN구현(Pytorch) 논문을 읽을때는 구현이 어려워 보이지는 않았었다. 자세한 구현내용은 깃허브 링크로 대체했는데 모델이 Theano로 구현돼 있었고 논문이 나온 후 GAN의 아키텍처가 많이 발전돼서 정확히 논문 그대로의 예제를 찾기 어려웠다. 그러다 보니 구현 중에 다양한 예제를 참고했으며 이것저것 시도해 보니 데이터셋이 쉬워서 그런지 어떤 방식으로도 생성엔 문제가 없는 것 같다. Maxout을 사용한 이 레포의 모델을 많이 참고했다. Generator class Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim=100, output_dim = 784): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output.. 2023. 12. 22. Generative Adversarial Nets(GAN, 2014) 리뷰 이번에는 생성모델의 시초라고도 볼 수 있는 GAN을 리뷰해 보겠다. 대게 이런 특정 task의 시초가 되는 논문은 장황한 수식과 설명이 함께 있는 경우가 많은데 이 논문은 상대적으로 길이는 짧은 편인 것 같다. 모델 아키텍쳐에 관한 설명이 간단하여 이에 대해 골머리를 썩일 필요도 없는데 이 논문의 가장 중요한 파트인 Loss function의 증명 부분이 유난히 이해하기 어려웠다. 물론 워낙 유명해서 관련 자료가 많아 이해정도는 쉽게 가능하다. Abstract & Introduction 이 당시만해도 딥러닝에 추가적인 기법을 이용해 생성을 시도하는 논문이 있었으며 저자는 이 방법이 생성에 그다지 유리하지 않다고 생각해 추가적인 생성 모델을 제작했다고 한다. 데이터의 분포를 찾는 Generator mode.. 2023. 12. 20. 이전 1 다음
