GANは敵対的生成ネットワーク GANの学習は ミニマックスゲーム GANは生成モデルの一種 GANはグッドフェローらが提案 GANは生成器と識別器の 2つのネットワークで構成 生成器はGenerator 識別器はDiscriminator 生成器は本物に近い偽物データ をランダムなノイズから生成 識別器は入力されたデータが 本物か生成器が作った 偽物かを見破る GANの学習は生成器と 識別器が競い合うように進む 生成器は識別器を騙そうとし 識別器は騙されまいとする いたちごっこの関係 GANは敵対的学習により鮮明で リアルな画像を生成しやすい GANは学習が不安定で 生成器と識別器の バランスが崩れると うまく学習できない オートエンコーダは入力を 圧縮して復元する VAEは変分自己符号化器 VAEは潜在空間の分布に 圧縮して復元生成 VAEは潜在変数と確率分布を 用いてデータを生成する VAEはGANと比較して 学習が安定しやすい GANはVAEより 鮮明な画像を生成しやすい
