생성 모델
- 벡터 x에 대한 확률 분포를 추정함
- 레이블 정보가 필요 없는 비지도 학습
- 최근 생성모델로는 GAN, VAE;variational autoencoder, RNN, RBM 등이 존재함
GAN ; Generative Adversarial Network
- G는 가짜 샘플을 생성 -> D가 진위 구별을 못하게 함
- 분별기 D는 진짜 샘플과 G의 가짜 샘플을 구별함
- 최초의 GAN은 G와 D를 DMLP로 구현함
- 목적함수로 MSE 대신 로그우도log likelihood를 사용함
DCGAN
- DMLP 대신 CNN을 사용함
'ML' 카테고리의 다른 글
| Data Preprocessing (0) | 2023.01.12 |
|---|---|
| 활성함수와 목적함수 (0) | 2023.01.12 |
| CNN (0) | 2023.01.10 |
| Deep Learning (0) | 2023.01.03 |
| 다층 퍼셉트론 (0) | 2023.01.03 |