GAN이란?
Ian Goodfellow가 2014년 제안. 생성자(Generator) vs 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 학습한다.
활용
- 이미지 생성 (StyleGAN, BigGAN)
- 딥페이크
- super-resolution
- 도메인 변환
현재
Diffusion 모델에 대부분 밀림. 특정 용도(얼굴 생성)에선 여전히 강점.
GAN란?Generative Adversarial Network
정의
생성자와 판별자가 경쟁하며 학습하는 생성 모델. 이미지 생성의 초기 혁명.
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Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.