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[CSE URP] InfoGAN 논문읽기 (2) Background.2 ~ End
Mutual Information for Inducing Latent Codes - 2 목표) 기존 GAN에서 Semantic 정보를 담당하는 Latent 벡터를 별도로 분류하여 Semantic 정보를 컨트롤할 수 있는 새로운 GAN 모델 개발 배경 일반적인 GAN은 하나의 Noise vector z로 가짜를 생성 ex) Mnist 숫자이미지 생성 가능, but 각도/굵기 등의 semantic 정보 컨트롤은 불가능 이러한 정보들이 학습 시 고려되지 않아 z에 복잡하게 얽혀져 있음 제안 InfoGAN은 위 문제를 해결하기 위해 두가지 Input vector를 사용: z&c z: 일반적인 GAN에서 사용하는 noise vector c: semantic 정보를 컨트롤 하기 위한 추가 벡터 P(c1,c2,.....
Experiences & Study/CSE URP' 29
2023. 8. 27. 09:16