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적대적 생성 신경망(GAN)은 기존 Computer Vision 분야에서 이미지를 분류, Segmentation 하는 것에서 발전하여 진짜 같은 가짜 이미지를 생성하는데 활용되는 기술입니다. GAN의 궁극적인 목표는 진짜와 가짜를 분류하는 역할을 하는 판별자와 가짜를 생성하는 생성자가 서로 적대적으로 학습하면서 판별자가 더 이상 진짜와 가짜를 분류하지 못하도록 생성자의 학습 성능을 높이는 것입니다.  GAN은 생성자와 판별자 2개의 Neural network로 구성되어 있습니다. 학습 과정은 판별자를 먼저 학습시킨 후 생성자를 학습시키고 다시 판별자를 학습시키는 번갈아 가는 과정을 반복합니다. 생성자 G(Generator)의 역할은 모조 이미지를 생성하는 것입니다. 랜덤 벡터(노이즈) 값을 입력으로 받은..