소프트웨어 공장

최근 생성형 AI 기술이 급격히 발전하면서 데이터를 직접 만들어내는 모델에 대한 관심이 어느 때보다 높습니다. 그 중심에는 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 모델이 서로 경쟁하며 성장하는 GAN(Generative Adversarial Network)이 있습니다. 이번 포스팅은 딥러닝 입문자가 생성 모델의 원리를 쉽게 이해하고 실무에 적용해 볼 수 있도록 MNIST 데이터셋을 활용한 이미지 생성 실험 과정을 정리했습니다. 핵심 요약 3줄GAN은 두 개의 네트워크가 경쟁하며 데이터 분포를 학습하는 알고리즘입니다.PyTorch의 torchvision을 통해 MNIST 데이터를 로드하고 전처리하는 과정을 거칩니다.생성자와 판별자의 손실 함수를 번갈아 최적화하여 현실적인 이미..

인공지능 분야에서 가장 흥미로운 주제 중 하나인 생성 모델, 그중에서도 가장 널리 알려진 GAN에 대해 이야기해보려 합니다. GAN은 단순히 데이터를 분류하는 것을 넘어, 세상에 없던 새로운 데이터를 스스로 만들어낸다는 점에서 혁신적입니다. 이번 글에서는 GAN이 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 기초적인 개념부터 실제 개발 시 고려해야 할 사항까지 정리했습니다.핵심 요약GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 데이터의 품질을 높이는 비지도 학습 모델입니다.생성자는 진짜 같은 가짜를 만들고, 판별자는 이를 걸러내는 과정을 통해 학습이 진행됩니다.학습 과정에서 모드 붕괴와 같은 문제가 발생할 수 있어, 모델의 안정적인 구조 설계가 중요합니다.1. GAN이란 무엇인가Generative Adversarial..

기본적인 GAN 모델 구현 (PyTorch & TensorFlow)1. 생성적 적대 신경망(GAN)이란?생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 2014년 Ian Goodfellow와 동료들에 의해 제안된 신경망 모델입니다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하면서 학습하는 구조를 가집니다.생성자(Generator): 랜덤 노이즈에서 진짜 같은 데이터를 생성하는 역할을 합니다.판별자(Discriminator): 입력 데이터가 실제(real)인지 생성된(fake) 데이터인지 판별하는 역할을 합니다.두 네트워크가 서로 적대적으로 학습하며 점점 더 사실적인 데이터를 생성하는 방향으로 발전합니다.2..

생성적 적대 신경망(GAN)이란? 개념 및 원리1. GAN이란?생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 제안된 신경망 모델로, 데이터를 생성하는 능력을 갖춘 딥러닝 모델입니다. GAN은 이미지 생성, 스타일 변환, 초해상도 이미지 생성, 데이터 증강 등 다양한 분야에서 활용됩니다.GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 서로 경쟁하면서 학습하는 구조를 가지고 있습니다. 이 두 신경망이 경쟁하며 발전함으로써, 점점 더 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있도록 학습됩니다.2. GAN의 동작 원리GAN의 핵심 개념은 생성자와 판별자 간의 적대적 ..