GANの一種であるDCGANとConditional GANを使って画像を生成してみます。 GANは、Generative Adversarial Networks(敵性的生成ネットワーク)の略で、Generator(生成器)とDiscriminator(判別器)の2つネットワークの学習によって、ノイズから画像を生成するアルゴリズムです。 生成器Gは、判別器Dに本物と誤認識させるような画像を生成し、判別器Dは、本物か偽物かを見分ける役割があります。 GAN GANの仕組みについては、こちらの記事がとても参考になります。 また、GANは2014年にIan Goodfellow氏に提案してから多数の関連論文が発表されています。 出典:GitHub - hindupuravinash/the-gan-zoo: A list of all named GANs! DCGAN GANの学習は難しいの
![Conditional DCGANで画像生成 - kumilog.net](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b5604de7c17ba674c4a7834ee677330f93af3264/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fx%2Fxkumiyu%2F20170909%2F20170909021908.png)