Generative Adversarial Network

2024年6月8日

Generative Adversarial Network（GAN）は、生成モデルの一種であり、特に生成的なタスクに使用されます。GANは、2つのニューラルネットワーク、つまり生成器（Generator）と識別器（Discriminator）から構成されます。

1. 生成器（Generator）:
   生成器は、ランダムノイズまたは潜在空間からサンプルを生成しようとします。通常、このサンプルは元のデータセットのように見えるように設計されます。生成器の目標は、本物のデータと区別できないように高品質なサンプルを生成することです。

2. 識別器（Discriminator）:
   識別器は、生成器からのサンプルと本物のデータを区別しようとします。識別器は2クラス分類器として機能し、入力されたサンプルが本物のデータであるか、それとも生成器によって生成された偽のデータであるかを判別します。

GANは、生成器と識別器が相互に競合する仕組みに基づいています。生成器は識別器をだますようにトレーニングされ、識別器は生成器が生成した偽のサンプルを識別するようにトレーニングされます。この競争により、生成器はよりリアルなサンプルを生成し、識別器はより精密な判別を行うように進化します。

GANのトレーニングは、生成器と識別器の間のゲーム理論に基づく最適化問題として解釈することができます。トレーニング中、生成器は識別器をだますことを学習し、識別器は生成器からの偽のサンプルを識別することを学習します。最終的に、両者のバランスが取れると、生成器は高品質なサンプルを生成し、識別器は生成器からの偽のサンプルを識別できなくなります。

GANは、画像生成、音声生成、文章生成などの様々な生成的なタスクに成功裏に適用されています。GANは、ディープラーニングの分野で非常に注目され、その応用範囲は日々広がっています。