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Gan 3

[논문] GAN 리뷰 : Generative Adversarial Nets

Generative Adversarial Nets 논문 링크 : https://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf Abstract 우리는 적대적인(adversarial) 과정을 통해 생성모델을 평가하는 새 프레임워크를 제안한다. 생성 모델 G : 데이터의 분포를 학습하는 모델감별 모델 D : 생성모델 G로부터가 아닌, 훈련 데이터로 부터 나왔을 확률을 추정하는 감별 모델G 모델 훈련 과정은 D가 실수할 확률을 최대화 하는 것이다.이 프레임워크는 minimax 2인 게임이다.임의의 함수 G와 D의 공간에서, G는 훈련 데이터의 분포를 복구하고, D는 항상 1/2이 되는 고유한 솔루션이 존재한다.즉, G는 훈련 데이터의 분포를 학습하여, 임..

AI/논문 2019.02.22

[논문] ADGAN 리뷰 : ANOMALY DETECTION WITH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

ANOMALY DETECTION WITH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK(ADGAN)ICLR 2018 논문 링크 : https://openreview.net/forum?id=S1EfylZ0Z Abstract low-dimensional problems에서는 좋은 anomaly detection 방법들이 존재하지만, 이미지와 같은 high-dimensional problem에는 효과적인 방법이 없다.본 논문에서 GAN을 이용한 anomaly detection에 대한 새로운 접근을 제안한다.우리의 방법은 고려중인 sample을 감안할 때, generator의 latent space안에서 good representation을 검색하는 것에 기반한다.만약, representation이 발..

AI/논문 2018.12.04 (1)

[논문] SRGAN 리뷰 : Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network(SRGAN)arXiv : 25 May 2017 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf Abstract 더 빠르고 깊은 CNN을 사용한 single image super-resolution의 정확도와 속도에도 불구하고, 한 가지 중요한 문제가 남아있다. : large upscaling에서 미세한 texture details은 어떻게 복구할 것인가? * upscaling : ex) 4X upscaling -> 16X pixel최근 연구들은 meas squared reconstruction error(MSE)를 mini..

AI/논문 2018.11.05 (2)
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