본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.이 논문은 비평형 통계물리(예: Jarzynski 평등식)와 순차 몬테카를로 아이디어를 차용해, 단순한 기준 분포(가우시안 등)를 데이터 분포로 점진적으로 변환하는 전방 확산 과정을 정의하고, 그 역과정을 가우시안 마르코프 전이(평균·공분산 함수)를 학습하여 되돌리는 “확산 확률모형”을 제안한다. 모델 자체를 “전이 사슬의 끝점”으로 정의함으로써 각 단계의 전이확률이 해석 가능해지고, 이에 따라 샘플링이 정확하며(체인 시뮬레이션), 로그우도(또는 ..

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본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 본 논문에서 공개한 코드 주소는 다음과 같습니다. https://github.com/phillipi/pix2pix. 이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요: GAN 논문 DCGAN 논문 cGAN 논문">이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요:GAN 논문DCGAN 논문cGAN 논문 Abstract 본 논문에서는 조건부 적대적 네트워크를 활용하여 image to image 변환 문제를 단일 프레임워크로 해결하는 방법을 제안한다. 이 접근법은 입력 이미지를..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다.이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요: GAN 논문 DCGAN 논문">이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요:GAN 논문DCGAN 논문 Abstract본 논문은 조건 정보를 생성자와 판별자에 함께 입력하는 조건부 GAN을 제안하고, 이를 통해 MNIST 숫자 이미지를 클래스 레이블에 따라 생성할 수 있음을 보여준다. 또한, 이 모델은 멀티모달 학습에 응용될 수 있으며, 학습 라벨에 포함되지 않은 설명적 태그를 생성함으로써 자동 이미지 태깅 가능성을 제시..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요: GAN 논문">이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요:GAN 논문 Abstract본 연구는 컴퓨터 비전 분야에서 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 지도학습의 성공과 대비하여, 비지도학습 분야에서 CNN이 상대적으로 주목을 덜 받아온 현실에 주목한다. 저자들은 이 간극을 메우기 위해 ‘Deep Convolutional Generative Adversarial Networks(DCGAN)’라는 새로운 모델 계열을 제안하..