GAN（Generative Adversarial Network）：敵対的生成ネットワークを理解しよう

この記事で学ぶこと

今回は、GAN（Generative Adversarial Network）の仕組みをPyTorchでコードを書きながら少しづつ積み上げていく形式で解説していきます。

GANを知らない人は「DCGANでファッション画像を生成してみる」に例があるので参考にしてください。

ざっくり言うと、自動でランダムな画像の生成ができるモデルなのですが、今回はそれをどう訓練するのかに焦点を置いています。

このGANはIan GoodfellowやYoshua Bengioらによって2014年に提唱されました。

Ian GoodfellowといえばGANを思い浮かべる人も多いと思います。

ちなみに、当時、Ian Goodfellowはモントリオール大学で博士課程の学生でした。

その後、GoogleやOpenAIを経て2019年からはAppleで機械学習部門のディレクターとして活躍しています。

また、GANについて、Yann LeCun（Facebookのチーフ・AIサイエンティスト）が「過去10年間で最も興味深いアイデア」と高い評価をしています。

何がそんなに「興味深いアイデア」なのでしょうか？

では、PyTorchでコードを書きながら、解説していきます。