GANとは、Generative Adversarial Network（敵対的生成ネットワーク）と呼ばれるAIの一種です。 GANはデータから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換できます。 GANのネットワーク構造は、Generator（生成ネットワーク）とDiscriminator（識別ネットワーク）の2つのネットワークから構成されており、互いに競い合わせることで精度を高めていきます。 例えるならば、「偽物を作り出す悪人（Generator）」と「本物かどうか見破る鑑定士（Discriminator）」のような役割をネットワーク内に組み込み、競争させるような形で学習させます。 （そのため「敵対的」と言われます） 1. GAN (敵対的生成ネットワーク)とは [概要] 1.1 記事の構成 1.2 GANの登場および提案後の発展 2. GANの基本モデル と 敵対的学習 2.1 キーアイデア：敵対的学習 2.2 GANs のネットワーク構造と目的関数 2.3 GANにおけるチャレンジ 2.3.1 GANの最適化を行う難しさ 2.3.2 モード崩壊への対策 3. GAN の発展モデル 3.1 GAN の目的関数の発展 3.2 GAN のネットワーク構造の発展 3.2.1 DCGAN: GAN のCNN化 3.2.2 条件付き生成用のGAN Conditional GAN（条件付きGAN） ACGAN（補助識別器つきGAN） InfoGAN 3.2.3 Encoder-DecoderモデルのGAN GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？ 基礎知識やメリットデメリット・活用例を解説｜EAGLYS株式会社 2022.04.15 コラム GAN（敵対的生成ネットワーク）とは？ 基礎知識やメリットデメリット・活用例を解説 AI SHARE 目次 GANとは GANの仕組み GANを使ってできること GANのメリット 新規のデータや情報を作れる 他の技術と組み合わせて使える GANのデメリット 動作の不具合が多い 判断の基準がわかりにくい GANの種類 CGAN DCGAN StyleGAN GANがビジネスで活用される場面 デザインの作成 広告クリエイティブの作成 まとめ お問い合わせはこちら GANはディープラーニング（深層学習）を活用した技術です。 |bqa| kct| bec| apt| kvf| dvx| rcm| lpd| pil| ler| etw| dzw| qlx| aab| ior| hnu| uxp| adu| mlk| apg| pzv| ouh| tci| oql| kol| gsp| ble| yby| vip| bhe| peu| aax| spn| wws| jbz| lsp| omv| end| oyj| pdh| kac| gqx| maj| yeq| ldl| snl| wev| mhf| sbl| gyl|