Generative_model (2) 썸네일형 리스트형 [AI Tech] 6주차 28-2차시 Generative Models 2 28-2. Generative Models 2 1. Latent Variable Models [ D. Kingma, "Variational Inference and Deep Learning: A New Synthesis," Ph. D. Thesis ] Autoencoder는 생성모델인가? 사실 그렇지 않다. 2. Variational Auto-encoder Variational Inference (VI) The goal of VI is to optimize the variational distribution that best matches the posterior distribution. - Posterior distribution: q_(\phi)(z|x) In particular, we want to.. [AI Tech] 6주차 28-1차시 Generative Models 1 28차시: Generative Model 28-1. Generative Models 1 1. Introduction 생성 모델을 학습하는 것은 무엇을 의미하는가? 2. Learning a Generative Model 강아지 사진이 주어졌다고 가정하자. 우리는 확률 분포 p(x)를 학습하고 싶다. - 생성: x_new ~p(x)를 샘플 한다면, x_new는 강아지처럼 보여야 한다. - 확률 추정: p(x)는 x가 강아지처럼 생겼다면 높아야 하고 그렇지 않은 경우 낮아야 한다. *explicit model이라고도 한다. - Unsupervised representation learning: 이 이미지들의 공통점을 학습해야한다. 이때 p(x)를 어떻게 표현될까? 3. Basic Discrete Distrib.. 이전 1 다음
