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..

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. Abstract본 문단에서는 생성 모델을 학습하기 위한 새로운 적대적 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 실제 데이터 분포를 모방하여 가짜 샘플을 생성하는 생성기 G와, 입력 샘플이 진짜 데이터에서 왔는지 G가 만든 가짜인지 구분하는 판별기 D를 동시에 훈련시키는 것이 핵심이다. G는 D가 샘플을 잘못 판별할 확률을 최대화하도록 조정되며, 반대로 D는 진짜와 가짜를 올바르게 구분하도록 손실을 최소화한다. 이들 간의 상호작용은 수학적으로 두 플레이어..

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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.이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요: Auto Encoder 논문">이 글을 읽기전에 먼저 읽어보세요:Auto Encoder 논문 Abstract딥 신경망 학습의 난점은 입력을 정보가 풍부한 중간 표현으로 변환하는 비지도 사전학습으로 완화될 수 있다. 본 논문은 입력 일부를 의도적으로 손상한 뒤 원본을 복원하도록 학습시키는 Denoising Autoencoder(DAE) 를 제안하며, 이를 층별로 쌓아 깊은 구조를 안정적으로 초기화한다. 이 원리는..

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