PyTorchで全結合型のGANを作ってみよう

今回の目的 前回までは数回にわたってオートエンコーダーについて見てきました。今回はそれとはまた別の画像生成フレームワークとしてよく知られているGAN（Generative Adversarial Network。敵対的生成ネットワーク）を作ってみましょう。といっても、今回はみんな大好き「全結合型」のニューラルネットワークとして作ってみます。 GANの代表的な用途としては今回も取り上げる画像生成が挙げられます。萌え絵を自動生成するようなニューラルネットワークモデルはいろいろなところで話題になったことから、関連してGANという語を覚えている方もたくさんいらっしゃるでしょう。 GANは2014年に登場したアルゴリズムですが、その後、さまざまな改良が加えられ、その派生となる数多くのアルゴリズムが登場しています。その一つであるDCGAN（Deep Convolutional GAN）については後続の

[misshiki]

GANの基礎が学べる。自分で試せる。