노트북에서도 AI 학습 이미지 생성하는 '콤팩트 생성적 적대신경망(GAN)' 개발
노트북에서도 AI 학습 이미지 생성하는 '콤팩트 생성적 적대신경망(GAN)' 개발
  • 최창현 기자
  • 승인 2019.02.04 07:20
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미쓰비시, 중요도를 평가하는 알고리즘을 개발해 중요도가 낮은 층을 제거하여 이미지 생성에 필요한 연산 양과 이미지 생성에 필요한 메모리를 기존에 비해 각 10 분의 1로 감소시켜...
GAN의 구조와 개발된 '콤팩트 GAN'기술(사진:미쓰비시, 편집:본지)

미쓰비시 전기는 2 개의 인공지능(AI)이 이미지를 생성하는 AI와 그 이미지가 진짜인지를 분별 AI가 경쟁하면서 가짜이미지를 진짜이미지와 최대한 가깝게 이미지를 생성하고 생산하는 네트워크인 'GAN(생성적 적대신경망, Generative Adversarial Network)'에서 자사의 인공지능 플랫폼인 '마이사트(Maisart)'를 진화시켜 연산 양 및 메모리양을 10 분의 1로 감소시킨 ‘컴팩트 GAN'을 세계 최초로 개발했다고 발표했다.

GAN의 이미지 생성 AI를 구성하는 다층신경망(Multi layer Neural Network)에서 각 층의 중요도를 평가하는 알고리즘을 개발해 중요도가 낮은 층을 제거하여 이미지 생성에 필요한 연산양과 이미지 생성에 필요한 메모리를 기존에 비해 각 10 분의 1로 감소시킨 것이다.

이로 인해, AI의 학습에 대한 이미지를 고속으로 자동 생성하고 이미지 데이터 수집에 필요한 시간과 인력 등 준비 비용을 대폭 절감시키고 이미지 생성에 필요한 연산 양과 메모리양을 줄일 수 있어 대용량의 컴퓨팅이 필요 없이 노트북 등 소형 디바이스에서도 효율적인 AI 학습의 이미지 생성이 가능해졌다. ​​

한편 생성적 적대신경망(GAN)은 두개의 모델이 있다. 하나는 생성기(Generator) 이며, 또 하나는 분류기(Discriminator)로 두 모델은 서로 경쟁하면서 서로에게 영향을 미치면서 고도화된다. 생성기는 노이즈로부터 어떠한 결과물을 만들어내는데, 이 결과물은 분류기에 의해서 평가되며, 분류기는 생성기로부터 온 결과물과 실제 데이터(Real Data)를 구분해내는 역할을 한다. 다시 말해, 생성기는 분류기를 속일 정도로 잘 만들어야 하며, 분류기는 생성기가 생산한 가짜 데이터(Fake Data)를 진짜데이터와 잘 식별해야 한다.



 


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