Progressive Growing GAN (GAN을 저해상도부터 고해상도로 점진적으로 학습하다)
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..
논문 정리
2018. 9. 27. 20:49
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 설명
- PGGAN
- 데이터 시각화
- 한글
- t-SNE
- self-attention
- 배치 정규화
- GAN
- self attention gan
- regularization
- progressive growing gan
- 머신러닝
- batch normalization
- self attention
- stochastic neighborhood embedding
- high dimension
- attention gan
- Ambient
- 요약
- 배치노말라이제이션
- No Free Lunch
- growing
- internal covariate shift
- progressive
- 고차원
- 정리
- 한국어
- Ambient GAN
- SNE
- Deep Learning
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함