GAN 심층 분석: 적대적 생성 네트워크의 수학적 배경

본 게시글에서는 적대적 생성 네트워크(GAN)의 수학적 기반을 심층적으로 다룹니다. 기본 개념부터 시작하여 생성기와 판별기의 손실 함수를 자세히 설명하고 최적의 판별기와 생성기를 위한 조건을 유도합니다. 이진 교차 엔트로피와 JS 다이버전스와 같은 수학적 도구를 사용하여 GAN 훈련 중 생성기와 판별기 간의 적대적 프로세스를 명확하게 보여줍니다. 최종 목표는 생성된 데이터의 분포를 실제 데이터의 분포에 최대한 가깝게 만드는 것입니다. 본 게시글에서는 GAN 훈련 방법에 대해 간략히 소개하고 Goodfellow의 원 논문의 수식과의 미묘한 차이점을 강조합니다.