GAN

GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 딥러닝 아키텍처로, 두 개의 신경망(생성자 Generator와 판별자 Discriminator)이 서로 경쟁하며 학습합니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 만들려 하고, 판별자는 진짜와 가짜를 구별하려 합니다. 이 과정에서 생성 품질이 점진적으로 향상됩니다. 이미지 생성, 스타일 변환, 초해상도, 데이터 증강 등에 활용되며, StyleGAN, CycleGAN, Pix2Pix 등 다양한 변형이 존재합니다.