[카테고리:] Generative AI

Stanford CS236 Deep Generative Models 수업의 자료를 기반으로 생성모델의 기본 개념들을 정리해보고자 한다. (참고 https://deepgenerativemodels.github.io/syllabus.html) 이전에 포스팅한 Autoregressive Models 에서는 모델을 어떻게 설계할까에 대해 주로 이야기했고 이제 이 모델을 어떻게 학습시킬까에 대해 이야기한다. 우리가 가지고 있는건 n개의 데이터 뿐이다. (x1, x2, …, xn). 이 데이터들이 어떤 확률분포 \( ( P_\text{data} ) \)에서 sampling된 것일지를 추정하는것이…

Stanford CS236 Deep Generative Models 수업의 자료를 기반으로 생성모델의 기본 개념들을 정리해보고자 한다. (참고 https://deepgenerativemodels.github.io/syllabus.html) 먼저 Autoregressive model 의 정의는 다음과 같다. (by charGPT) “An autoregressive model is a type of statistical model used to describe certain time-dependent processes. It predicts the next value in a sequence based on the previous values, assuming that each…