[BoostCamp] DAY15 Deep Learning Basic#5

[BoostCamp] DAY15 Deep Learning Basic#5

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1. Generative Mdoels

1) Generative model 이란?

Basic Discrete Distributions

Structure Through Independence

Conditional Independence

2) Auto-regressive Model

NADE: Neural Autoregressive Density Estimator

Pixel RNN

3) Auto Encoder

Variational Auto-encoder

Adversaial Auto-encoder

4) GAN (Generative Adversarial Network)

GAN vs VAE

GAN Objective

Various GAN

- DCGAN

- Info-GAN

- Text2Image

- Puzzle-GAN

- Cycle GAN

- Star-GAN

- Progressive-GAN

2. 그외 이모저모

1. 강의
   • Generative model에 대해서 배웠다.
   • 사실 오늘 배운 GAN도 어렵지만 어제 배운 Transformer가 더 어려운것같다.
   • 이제까지 배운것들을 다음주에 몰아서 복습하는 시간을 가져야겠다.
2. 피어 세션
   • 오늘의 피어세션에서는 각자 강의에 대한 생각과 배운점 등에 대해서 이야기를 하였다.
   • 다양한 부분에 대해 알게 되어 감사하다.
   • 더 열심히 해야겠다.
3. TODO LIST
   • 내용 정리하기
   • 부족한 부분 학습하기