GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 제안된 혁신적인 딥러닝 모델로, 데이터 생성 모델의 하나이다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator) 간의 경쟁을 통해 데이터를 학습하고 새로운 데이터를 생성한다. GAN은 특히 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 증강 등 다양한 응용 분야에서 큰 성과를 거두고 있다.arXiv:1406.2661GAN의 기본 구조GAN은 기본적으로 두 개의 신경망으로 구성된다.생성자(Generator):생성자는 임의의 잡음(z) 벡터를 입력으로 받아들여, 진짜 같은 가짜 데이터를 생성하는 역할을 한다. 생성자는 진짜와 구별하기 어려운 데이터를 생..
