생성대립신경망 편집하기
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− | '''생성대립신경망'''<!--생성 대립 신경망-->( | + | '''생성대립신경망'''<!--생성 대립 신경망-->(generative adversarial network)은 [[이안 굿펠로우]](Ian Goodfellow)와 그의 동료들이 2014년에 고안한 [[머신러닝]] [[프레임워크]]의 한 종류이다. 게임 이론의 관점에서 두 개의 신경망은 게임에서 서로 경쟁한다. 훈련 세트가 주어지면, 이 기술은 훈련 세트와 동일한 통계로 새로운 데이터를 생성하는 법을 배운다. 생성대립신경망은 원래 [[비지도학습]]의 생성모델로 제안되었지만, 준 지도 학습과 [[지도학습]] 및 [[강화학습]]에도 유용한 것으로 입증되었다. |
== 개요 == | == 개요 == |