적대적 생성신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 새로운 학습 방법론으로 부상
- 이미지 인식 분야의 혁신을 가져온 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)의 개발자인 심층학습의 석학 얀 르쿤(Yann LeCun)은 GAN에 대해‘적대적(Adversarial) 학습은 가장 뛰어난 방법론이다.’*라는 평가를 내림
- * Adversarial training is the coolest thing since sliced bread - Yann LeCun1
- GAN은 소위 심층학습의 4대 석학 중 한 명인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 몬트리올대 교수의 제자인 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 2014년 신경정보처리시스템 학회(Neural Information Processing System)에서 처음 소개
- 이후 2016년 NIPS에서 진행된 GAN 튜토리얼2을 통해 GAN의 가능성과 잠재력에 대한 학계와 산업계의 관심을 제고
- GAN은 대표적인 비지도학습(unsupervised learning)의 한 종류로 서로 대립하는 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 진행*
- * 예를 들어, A는 위조지폐를 만들어 내는 시스템이고 B는 위조지폐를 감별하는 시스템이라고 가정한다면, A와 B가 경쟁하는 과정을 통해 B가 위조지폐를 구분할 수 없을 때까지 A가 학습을 한다고 볼 수 있음