はじめに

敵対的生成ネットワーク（GAN）は、機械学習の画期的なイノベーションです。GAN は生成モデルであり、トレーニング データに似た新しいデータ インスタンスを作成します。たとえば、GAN は、実際の人物に属していなくても、人間の顔の写真のような画像を作成できます。次の画像は GAN によって作成されたものです。

敵対的生成ネットワークによって作成された 4 つのフォトリアリスティックな顔の画像。

図 1: NVIDIA が作成した GAN によって生成されたイメージ。

GAN は、ターゲット出力の生成を学習した生成ツールと、実際のデータとジェネレータの出力の区別を学ぶ識別器とペアになって、このレベルの現実性を実現します。ジェネレータは判別器をだまそうとし、判別器はだまされることを防ぎます。

このコースでは、GAN の基本と、TF-GAN ライブラリを使用して GAN を作成する方法についても説明します。

Prerequisites

このコースは、以下のものが揃っていることを前提としています。

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生成モデル