개발차

    [논문읽기] 09. LSGAN
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    [논문읽기] 09. LSGAN

    0. Abstract최근 비지도 학습에 대한 GAN의 성능이 성공적임을 증명했다. 기존의 Vanilla GAN은 분류기로써 discriminator를 가정하고, sigmoid cross entropy loss function을 사용했다. 하지만 이 loss function이 학습과정에서 “Gradient Vanishing” 문제를 발생시킬 수 있다는 것을 발견했다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 이 논문에서 말하는 discriminator의 loss function에 least square를 채택하는 Least Square Generative Adversarial Networks를 사용해야한다. 새로운..

    [논문읽기] 08-1. WGAN MNIST With Keras
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    [논문읽기] 08-1. WGAN MNIST With Keras

    From_GAN_to_WGAN_Implementationwith KerasIn [63]:from keras.models import * from keras.layers import * from keras.optimizers import* import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import cv2,PIL 1. View MNIST DATASET (Just See)In [7]:(X_train,y_train),(X_test,y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() In [ ]:X_train = X_train.astype(np.float32).reshape(-1, 28,28) /..

    [논문읽기] 08. From GAN to WGAN
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    [논문읽기] 08. From GAN to WGAN

    GAN의 발전..!0. Abstract이 논문은 GAN이 왜 학습하기 어려운지에 대해 수학적으로 설명하고, WGAN이 GAN의 학습시에 두 분포간 거리를 측정하는 방법에 어떠한 변화를 주어 학습을 증진시켰는지 알아볼 것 이다.1. IntroductionGAN은 다양한 많은 분야에서 좋은 산출물을 냈다. 하지만 GAN은 학습시 불안정하고, 수렴에 실패하는 문제에 대해 직면하고있다.그래서 이러한 GAN의 문제를 수학적 배경으로 왜 학습하기 힘든지를 설명하고 학습이 어려운 것을 해결하기 위해 등장하는 수정된 GAN에 대해 설명할 것이다.2. Kullback–Leibler and Jensen–Shannon DivergenceGAN에 대해서 살펴보기 전에, 두 확률분포간의 유사..

    [논문읽기] 07-2. DCGAN Pokemon With Keras
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    [논문읽기] 07-2. DCGAN Pokemon With Keras

    from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals In [306]:import tensorflow as tf tf.__version__ Out[306]:'1.14.0-rc1'In [0]:import glob import imageio import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import PIL from PIL import Image from tensorflow.keras.layers import * import time import cv2 import tqdm from IPython import display In [5]:!apt-get i..

    [논문읽기] 07-1. DCGAN MNIST With Tensorflow
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    [논문읽기] 07-1. DCGAN MNIST With Tensorflow

    from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals In [0]:!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 Requirement already satisfied: tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (2.0.0b0) Requirement already satisfied: absl-py>=0.7.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from tensorflow-gpu==2.0.0-beta0) (0.7.1) Requirement already satis..

    [논문읽기] 07. DCGAN
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    [논문읽기] 07. DCGAN

    "상상력이 탄생시킨 DCGAN"0. AbstractComputer Vision 분야에서 CNN을 이용한 지도 학습 방법은 많이 채택되어왔다. 하지만 비교적 비지도 학습 CNN은 주목받지 못했다. 이 논문에서는 지도 학습과 비지도 학습간의 성과 차이를 줄이기 위해 노력할 것 이다. 이를 DCGAN이라고 부를 것이다.1. IntroductionDCGAN이 대부분의 세팅에서 안정적으로 학습하는지 보고, 평가할 것이다.다른 비지도 학습 방법들과 비교하기 위해서, 이미지 분류 과제에 학습되었던 식별자(D)를 이용할 것이다.GAN에 의해 학습된 ..

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