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OpenAI’s first paper – Improved Techniques for Training GANs

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피처 매칭(feature matching)을 사용한 반감독 학습에서의 불완전한 이미지(좌측), 미니배치 식별(minibatch discrimination) 방식을 이용하여 생성한 MNIST 원본과 거의 구분할 수 없는 이미지(우측). (출처: OpenAI 페이퍼)

OpenAI의 첫번째 페이퍼 ‘Improved Techniques for Training GANs‘가 arXiv에 공개되었습니다. GANs(Generative Adversarial Networks)에 관한 이 페이퍼에서는 반감독(semi-supervised) 학습을 사용하여 MNIST, CIFAR-10 등의 분류 정확도를 높이는 것과 사람이 구분할 수 없을 정도로 실제와 비슷한 이미지를 만들어 냈다고 합니다. 코드는 깃허브에 공개되었고 텐서플로우와 씨아노(Theano)를 이용하여 작업되었습니다.

New TensorFlow Paper [1605.08695]

1605.08695

이미지 출처: TensorFlow: A system for large-scale machine learning

며칠전 구글 브레인팀이 arXiv에 텐서플로우에 관한 새 페이퍼를 등록하였습니다. ‘[1605.08695] TensorFlow: A system for large-scale machine learning‘ 입니다. 새로운 페이퍼는 TPU(Tensor Processing Unit)와 분산버전에 대한 내용이 보강된 것으로 보입니다.