GAN

Generative Adversarial Network

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最新の生成モデルであるGAN（Generative Adversarial Network）は、非常に注目を集めている手法です。GANの基本的な考え方はシンプルなので、たとえ話で説明します。図のイラストのように、ニセ札造りの偽造者と警察官の2名の登場人物がいるとします。偽造者は、本物の紙幣と似たニセ札を造ります。警察官は、ニセ札を見破ろうとします。下手なニセ札は簡単に警察官に見破られますが、偽造者の腕が上がって精巧なニセ札になっていくと、警察官もなんとかニセ札を見破ろうと頑張って見分けようとします。お互いに切磋琢磨していくと、最終的にはニセ札が本物の紙幣と区別がつかなくなるでしょう。

この関係をモデル化したのが、図の下の絵です。GANは生成器G（Generator）と識別器D（Discriminator）の2つのニューラルネットワーク（多層パーセプトロン）で構成されています。生成器が偽造者で、識別器が警察官の役割になります。この場合GANは、DとGを引数に持つ評価関数Vで表現されるミニマックスゲーム（two-player minimax game）として定義されます。数式で示すと、図の最下段の式になります。