GAN
生成モデルの一種で,データの複雑な分布を学習して新しいデータを生成する能力をもつニューラルネットワーク.これは主に,生成器(generator)と識別器(discriminator)とよばれる2つの要素から構成される.生成器は,ランダムなノイズを入力として受けとり,これを本物と区別がつかないほどの精緻なデータに変換する.一方で,識別器では,本物のデータと生成器からの偽物のデータを入力として受けとり,それが本物か偽物かを判断する.実際の学習過程では,生成器と識別器が互いに競争する形で進行する.学習が進行するにつれて,生成器は本物らしいデータをより精緻に生成する能力を,識別器はより精度高くデータを識別する能力をそれぞれ獲得していく.(実験医学増刊4115より)
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マルチオミクス データ駆動時代の疾患研究
がん、老化、生活習慣病 最新のオミクス統合で挑む標的探索と病態解明
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
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