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Replicated

생성 모델

생성 모델과 판별 모델- 판별 모델에서는 이미지를 정확히 분류하거나 이미지 내 객체를 검출하는 등이 목적- 생성 모델은 입력 이미지에 대한 데이터 분포를 학습해 새로운 이미지를 생성하는 것이 목적 확률 변수의 유무에 따른 구분- 확률 변수 p(x): 주어진 데이터 x가 관측될 확률을 나타내는 분포. 전체 학습 데이터의 분포로 생각해도 됨- 변형 오토 인코더: 확률 변수를 명시적으로 정의하여 사용 (명시적 방법)- GAN: 확률 변수에 대한 정의가 없는 모델 (암시적 방법) 오토인코더- 단순히 입력을 출력으로 복사하는 신경망, 은닉층(혹은 병목층이라고도 함)의 노드 수가 입력 값보다 적은 것이 특징- 데이터를 압축한다는 의미 오토 인토더 vs 변형 오토인코더 (Variational Autoencoder)-..
학부/빅데이터마이닝 2025. 6. 8. 15:29
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