본문 바로가기

컴린이 탈출기

컴린이 탈출기/Vision 2020. 3. 13. GAN과 확률분포(probability distribution) 들어가기에 앞서... GAN 이론을 공부하다 보면, '확률분포(probability distribution)' 개념이 계속 등장합니다. 하지만 올해로 통계학과 2학년이나 다름없는 저에게는 선뜻 이해하기 어려운 개념이었습니다.😥 대부분의 글, 발표자료 역시 자세한 설명 없이 넘어가고 있어, 공부 내용을 정리할 겸 글을 작성하게 되었습니다. 제가 공부하고 이해한 선에서 글을 적다 보니, 잘못된 내용이나 표현이 있을 수 있습니다. 그런 부분에 대한 지적은 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다. :) 확률분포 딥러닝 이야기를 꺼내기 전에 확률분포가 무엇인지를 알아보도록 하겠습니다! '확률분포(probability distribution)'는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미합니다. 가장 쉬운..
컴린이 탈출기/Vision 2020. 3. 4. CycleGAN을 만든 사람이 한국인이라고? CycleGAN 논문 뜯어보기 https://arxiv.org/abs/1703.10593 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks Image-to-image translation is a class of vision and graphics problems where the goal is to learn the mapping between an input image and an output image using a training set of aligned image pairs. However, for many tasks, paired training data will not be a arxiv.org Cycle GAN 논문을 정리 및..
컴린이 탈출기/Vision 2020. 2. 27. Pytorch(파이토치) DCGAN 튜토리얼, 함께 따라해요! https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html DCGAN Tutorial — PyTorch Tutorials 1.4.0 documentation Note Click here to download the full example code DCGAN Tutorial Author: Nathan Inkawhich Introduction This tutorial will give an introduction to DCGANs through an example. We will train a generative adversarial network (GAN) to generate new celebrities af pytorch.org 파이토치 공식 홈..
컴린이 탈출기/NLP 2020. 2. 24. 이론부터 실습까지, Word2Vec의 (아마 거의) 모든 것 Contents 1. 임베딩 2. Word2Vec 모델의 기본 구조 2-1. CBOW 2-2. Skip-gram 3. Word2Vec 모델의 학습 최적화 3-1. Negative sampling 3-2. Subsampling 4. 영화 리뷰를 이용한 실습 1. 임베딩 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 '임베딩'이란, 사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 벡터로 바꾼 결과 (혹은 그 과정)을 의미합니다. 임베딩은 크게 단어 임베딩과 문장 임베딩으로 나뉘는데, 오늘 공부할 Word2Vec은 이름에서도 알 수 있듯이 단어 임베딩에 속합니다. 따라서 Word2Vec의 결과는 아래 표와 같이, 단어를 기준으로 나타나게 됩니다. 사과 0.3 1.92 -0.68..

티스토리툴바