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
