GAN은 Generative Adversarial Network의 약자로 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 딥 러닝 아키텍처입니다.
이 모델은 생성기와 판별기의 두 가지 네트워크를 사용합니다.
GAN 모델의 핵심 개념은 Generator와 Discriminator가 서로 경쟁한다는 것입니다.
생성기는 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 방법을 학습하고, 판별기는 이러한 데이터가 실제인지 생성되었는지 판단하는 방법을 학습합니다.
생성자는 판별자를 속일 수 있도록 더 나은 결과를 생성하려고 하고, 판별자는 생성한 이미지를 더 이상 판별할 수 없도록 더 강력한 분류 모델이 되려고 합니다.
두 네트워크가 서로 경쟁하면서 점차 진화하고 결국 생성자는 실제 데이터와 거의 구별할 수 없는 가짜 데이터를 만들 수 있습니다.
GAN 모델의 장점은 다음과 같다.
GAN은 데이터에 대한 사전 지식 없이도 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있으며, GAN 모델은 데이터를 생성할 수 있으며 생성된 데이터는 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다.
그러나 GAN 모델에도 몇 가지 문제가 있는데, 일반적으로 훈련이 매우 불안정하고 훈련을 위해 매개 변수를 미세 조정해야 할 수도 있습니다.
또한 생성된 데이터는 실제 데이터와 거의 구분이 불가능하기 때문에 생성된 데이터가 진짜인지 아닌지를 판단하기 어렵다.
샘플 코드는 다음과 같습니다.
tensorflow.keras.models에서 load_model 가져오기
numpy를 np로 가져오기
matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기# 생성자 모델 로드
발전기 = load_model(‘generator_model.h5’)# 랜덤 노이즈 생성
노이즈 = np.random.normal(0, 1, (25, 100))# 이미지 생성
gen_imgs = generator.predict(노이즈)# 이미지를 0-1 사이의 값으로 변환
gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5# 이미지 출력
fig,axs = plt.subplots(5, 5)
탄소 나노튜브 = 0
범위(5)에 있는 i의 경우:
범위(5)에 있는 j의 경우:
axs(i,j).imshow(gen_imgs(cnt, :,:,0), cmap=’회색’)
축(i,j).축(‘닫기’)
cnt += 1
plt.show()