오늘한 일
- 프로젝트를 진행했다
- 알고리즘 문제를 풀었다
- 블로그 TIL을 작성하였다
- 1일 1커밋을 하였다
느낌 점
백준 Class2 문제를 풀다보니 이분 탐색을 써야 풀 수 있는 문제들이 지속해서 나오던데 내일은 이분 탐색에 대해 배워 봐야겠다
배운 점
GAN(Generative Adversarial Networks)
GAN은 Generative Adversarial Networks의 약자로서 딥러닝에서 생성 모델링을 수행하는 아키텍처 중 하나이며 GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음 소개되었다 이후 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성과를 보여줬다
GAN에 대해 더 자세히 살펴보면 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 개의 네트워크로 이루어져 있으며 생성자는 랜덤한 입력값으로부터 새로운 이미지나 데이터를 생성하려고 노력하고 판별자는 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하는 것을 학습한다
생성자는 판별자가 구별하지 못하는 이미지를 생성하도록 판별자는 생성자가 생성한 이미지를 구별할 수 있도록 경쟁하여 성능을 발전시킨다
GAN은 다양한 응용 분야에서 사용되는데 예를 들어 GAN을 사용하여 실제와 같은 이미지를 생성하거나 실제 데이터를 보강하고 흑백 사진을 컬러 이미지로 변환, 음악을 생성 등의 작업을 수행할 수 있다
내일 계획
내일은 이분 탐색 알고리즘에 대해 배워야겠다