Untitled6 Ambient GAN¶ 1 Introduction¶1-1생성모델¶ 생성 모델은 대규모 데이터 세트의 구조를 간결하게 나타낼 수있는 강력한 도구 암시 적 생성 모델은 확률 분포로부터 샘플을 생성하기위한 확률 과정만을 지정하는 메커니즘 확률 분포에 대한 명시적 parameterization 필요 없음 명시적 생성 모델 vs 암시적 생성 모델 명시적 모델 $p(x)->probability,\ x:\ sample$ x가 나올 확률을 계산 해줌 암시적 모델 $f(z) -> x,\ x:\ sample,\ z:\ noise$ 랜덤 input z에 대해 x를 생성 1-2 GAN¶ GAN: 암시적 모델에서 뛰어난 성능 보여줌 geneartor: low-dimensional input -> high-di..
Untitled8 Progressive Growing GAN1. Introduction¶1-1 생성 모델의 종류¶ 생성모델은 다양한 활용 예시를 가지고 있음 음성합성 image to imgae translation image inpainting 요새 많이 쓰이는 3가지 모델 (각자 장점, 단점 있음) GAN 장점 sharp images 단점 작은 레졸류션에서만 가능 limited variation 학습 불안정 despite recent progress VAE 장점 VAEs are easy to train 단점 요즘 연구가 보완하긴 했지만 흐릿한 결과 autoregressive model 장점 sharp image 단점 slow to evaluate latent representation 없음 direct..
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