나현식님이 새로운 글을 공유했습니다.

최근 몇 년 동안, 컴퓨터 비전 어플리케이션에서 confolutional networks(CNN)를 통한 감독된 학습이 크게 채택되고 있다. 이에 비해 CNN과의 무감독 학습은 주목을 덜 받았다. 이 작업에서 우리는 CNN의 감독된 학습과 감독되지 않은 학습 사이의 간극을 메우는 데 도움이 되기를 바란다. 우리는 어떤 특정한 구조적 제약이 있는 심층 분해능 생성 적성 네트워크(DCGANs)라고 불리는 CNN 클래스를 소개하고 그들이 감독되지 않은 학습의 강력한 후보라는 것을 증명한다. 다양한 이미지 데이터셋에 대한 교육을 통해, 우리는 우리의 심오한 상대적 쌍이 생성기와 차별화기 모두에서 객체 부품에서 장면으로 표현되는 계층 구조를 배운다는 설득력 있는 증거를 보여준다. 또한, 우리는 새로운 작업에 학습된 특징을 사용한다 - 일반적인 이미지 표현으로서 적용가능성을 입증한다.

Deep Convolutional Generative Adversarial Nets (DCGAN) 설명 및 소스

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