MODULE 12

생성 모델

논문·교재·강의를 아래 순서대로 읽으며 개념을 익힙니다.

자료 10건

첫 자료부터 시작

학습 기록

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학습 로드맵

자료 순서대로 학습

01생성 모델 총론: 분포를 배우는 법최대우도=KL 최소화와 자기회귀 · 잠재 변수, GAN · VAE · 확산 · 플로우를 한 지도로 비교강의 · 입문자 · 첫 학습 자료선수 지식 · 확률분포와 조건부 확률 · KL 발산 · 최대우도 추정 · 신경망 기초
02오토인코더에서 VAE까지: 병목 · 잠재 공간 · ELBO 손계산오토인코더 병목에서 ELBO 유도 · 정규분포 KL · β-VAE · VQ-VAE까지 손계산으로 잇는 수업강의 · 입문자선수 지식 · 생성 모델 총론 · KL 발산 · 정규분포 · 역전파와 MLP
03변분 오토인코더 (VAE)재매개변수화 트릭으로 인코더 · 디코더를 경사하강법으로 함께 학습하는 확률적 생성 모델논문 · 전문가선수 지식 · 확률분포 · 기댓값 · 베이즈 정리 · 정규분포 · KL 발산 · 오토인코더 · 역전파 · 경사하강법
04GAN 실전: 모드 붕괴 · WGAN · 조건부 GAN · StyleGAN비포화 손실 · 모드 붕괴 · 바서슈타인 거리 · WGAN-GP · 조건부 GAN · StyleGAN을 숫자로 익히는 수업강의 · 준전문가선수 지식 · GAN 원 논문의 최소최대 게임 · KL · JS 발산 · 시그모이드와 로짓 · 경사 하강법과 Adam
05생성적 적대 신경망 (GAN)생성자와 판별자를 겨루게 해 확률 계산 없이 진짜 같은 표본을 만드는 적대적 학습을 제안한 논문논문 · 준전문가선수 지식 · 확률 분포와 기댓값 · 로그 손실(이진 교차 엔트로피) · 다층 퍼셉트론 · 역전파와 경사 하강법 · KL 발산
06확산 모델 실전: 샘플링 · DDIM · 가이던스 · 잠재 확산DDIM 단계 줄이기 · 분류기/분류기 없는 가이던스 · 잠재 확산과 SD 설정값을 식과 숫자로강의 · 준전문가선수 지식 · DDPM 순방향 · 역방향 과정 · 잡음 예측 손실 · 오토인코더와 VAE · 교차 어텐션
07잡음 제거 확산 확률 모델 (DDPM)잡음을 더하는 과정을 거꾸로 되돌리며 '더해진 잡음 맞히기'로 학습해 고품질 이미지를 만든 확산 모델논문 · 전문가선수 지식 · 정규분포와 재매개변수화 · KL 발산 · 변분 하한(VAE의 ELBO) · 마르코프 연쇄 · U-Net · 합성곱 신경망
08직접 해 보기: 2D 장난감 확산 모델을 numpy로 만들기numpy만으로 2D 확산 모델을 학습 · DDPM/DDIM 생성 · 평가까지 해 보는 실습(실행 결과 포함)강의 · 준전문가선수 지식 · DDPM 순방향 · 역방향 식 · DDIM 샘플링 · MLP 역전파 · Adam · numpy 행렬 연산
09정규화 흐름과 플로우 매칭: 변수 변환에서 직선 경로까지변수 변환 · 결합 층 · 연속 흐름에서 플로우 매칭 · 정류 흐름 · 리플로우까지 손계산으로강의 · 준전문가선수 지식 · 생성 모델 총론 · 행렬식과 야코비안 · 최대우도 추정 · 확산 모델 샘플링
10생성 모델 평가: IS · FID · 정밀도/재현율 · CLIP 점수 · 사람 평가IS · FID · 정밀도/재현율 · CLIP 점수를 작은 숫자로 계산하고 한계와 비교 조건을 익히는 수업강의 · 준전문가선수 지식 · KL 발산 · 평균 · 공분산 · 정밀도와 재현율 · CLIP 임베딩 · 생성 모델 총론