【GAN + PyTorch】仕組みの解説とMNISTで画像生成 - ころがる狸

こんにちは。今日は敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)を取り上げます。GANというと、適当な乱数から本物そっくりの画像を生成する技術として既にご存じかもしれません。画像以外にも物理モデルの生成や、化合物の構造生成などに適用されておりここ５年ほど多方面で盛り上がっています。本記事ではGANの基本について解説し、実際にMNISTの画像生成までを行いたいと思います。 MNISTと言えばこのような数字を表す画像によるデータセットです。これに似た画像を生成するのがGANのお仕事です。 MNISTデータセットの一部 【目次】 GANの直感的理解 生成器（Generator, G） 識別器（Discriminator, D） 図解 GANの実装 結果 GANの直感的理解 GANのイメージ図がこちらです。GANの最も基本的な特徴は、生成器・識別器