Generative Adversarial Networks: A Comprehensive Guide

GAN, 생성적 적대 신경망, 딥러닝, 머신러닝, 신경망, 생성 모델, 비지도 학습, 모델 훈련, 이미지 생성, 데이터 증강, 적대적 학습, 변분 오토인코더, 스타일 전이, 퍼셉트론, CNN, RNN, 오토인코더, 평가 메트릭, 고차원

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"Generative Adversarial Networks: A Comprehensive Guide"는 생성적 적대 신경망(GAN)에 대한 심층적인 이해를 제공하는 필독서입니다. 이 책은 딥러닝과 머신러닝의 핵심 개념을 바탕으로, 비지도 학습을 통해 이미지 생성과 데이터 증강을 다루며, 적대적 학습의 원리를 설명합니다. 또한 변분 오토인코더, 스타일 전이, 퍼셉트론, CNN, RNN, 오토인코더 등 다양한 신경망 구조와의 연관성을 탐구합니다. 고차원 데이터에 대한 평가 메트릭을 포함하여, 이 책은 연구자와 실무자 모두에게 유용한 지침서가 될 것입니다.

목차

"Generative Adversarial Networks의 기초 이해
GAN의 역사와 발전 과정
생성적 적대 신경망의 원리
GAN의 구성 요소: 생성자와 판별자
딥러닝과 GAN의 관계
머신러닝에서의 GAN의 역할
신경망의 기본 구조와 GAN
비지도 학습의 개념과 GAN의 적용
모델 훈련: GAN의 학습 과정
이미지 생성의 원리와 GAN의 활용
데이터 증강을 위한 GAN의 사용
적대적 학습의 개념과 중요성
변분 오토인코더와 GAN의 비교
스타일 전이: GAN의 혁신적 응용
퍼셉트론의 구조와 GAN에서의 활용
CNN과 GAN의 결합: 이미지 생성의 진화
RNN과 GAN: 시계열 데이터 생성
오토인코더의 원리와 GAN의 통합
평가 메트릭: GAN 모델 성능 측정
GAN의 고차원 데이터 처리 능력
GAN의 다양한 변형과 응용
Conditional GAN: 조건부 생성의 가능성
CycleGAN: 이미지 변환의 새로운 접근법
Progressive Growing GAN: 점진적 훈련 기법
StyleGAN: 스타일 기반 이미지 생성
BigGAN: 대규모 GAN 모델의 발전
Self-Attention GAN: 주의 메커니즘의 도입
Wasserstein GAN: 최적화의 새로운 패러다임
Training Stability: GAN 훈련의 도전 과제
Mode Collapse: GAN의 일반적인 문제와 해결책
Evaluation Metrics: GAN 성능 평가 방법
Applications of GAN in Art and Design
GAN for Medical Imaging: 혁신의 가능성
Video Generation with GAN: 미래의 기술
Text-to-Image Synthesis: GAN의 새로운 가능성
Adversarial Examples: GAN을 이용한 보안 공격
Generative Models in Natural Language Processing
GAN을 활용한 데이터 증강 전략
Realistic Image Synthesis: GAN의 목표
Ethical Considerations in GAN Applications
Future Trends in GAN Research
GAN을 이용한 3D 모델 생성
Multi-Modal GAN: 다양한 데이터 유형 처리
GAN과 Transfer Learning: 상호 보완적 접근
Challenges in GAN Training: 실용적 고찰
Research Frontiers in Generative Models
Tutorials and Resources for Learning GAN
Case Studies: 성공적인 GAN 프로젝트
Community and Collaboration in GAN Research
Cross-Domain Applications of GAN
이론과 실제: GAN의 적용 사례
GAN의 발전 방향과 연구 과제"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.