GAN(Generative Adversarial Networks)는 최근 생성적 모델을 학습시키는 새로운 방법으로 소개되었다. GAN은 생성기와 분류기의 경쟁적 학습에 의해 실제 이미지와 유사한 가짜 이미지를 만들어 내지만, 어떤 이미지를 만들어 낼지는 알 수 없었다. 이러한 문제를 해결하고자 조건을 추가하였다. 1. Conditional GAN z는 Latent vector(잠재 변수- 100차원의 정규화된 모델에 의한 랜덤변수), y는 조건, x는 생성된 데이터초록색 부분(y = Condition)을 제외하면, GAN과 동일하다.조건 데이터는 이미지 뿐만 아니라 다양한 형태(one-hot vector, image, word..)를 가질수 있다.생성기와 분류기에서 입력 데이터로 Concatenation..
