genAI

이번 시리즈는 생성 AI 이다. ChatGPT처럼 산출물을 내는 생성형 AI에 관심은 많았는데, 이번 스터디를 통해 처음으로 제대로 공부하게 되었다. 스터디를 통해 이 책을 무사히 끝내길 기원하며 첫 장을 시작해보겠다. 우선 1장은 1.1 생성 모델링이란?1.2 첫 번

파트2부터는 본격적인 생성 모델링 방식에 대해 배운다.그럼 오늘은 파트 2(ch.3~ch.8)의 시작인 3장 VAE에 대해 배워보도록 하자!3장의 구성은 아래와 같다.3.1 소개3.2 오토인코더3.3 VAE(변이형 오토인코더)3.4 잠재 공간 탐색하기목차를 보면 알 수

오늘은 GAN에 대해 배워보자!4장의 목차는 4.1 소개4.2 심층 합성곱 GAN(DCGAN)4.3 와서스테인 GAN-그레디언트 페널티(WGAN-GP)4.4 조건부 GAN(CGAN)으로 구성되어 있다. 우선 GAN은 Generative Adversarial Nework

오늘은 autoregressive model을 다루려고 한다.!목차는 5.2 LSTM 네트워크5.3 RNN 확장5.4 PixelCNN오늘은 4장에서 배웠던 GAN에 비해 비교적 간단하니 집중해서 빠르게

생각보다 성실한 나날들의 연속이다.벌써 생성AI 6장을 배우고 이에 관해 정리하고 있다.자! 그럼 오늘도 힘내면서! 6장인 Normalizing flow 모델에 대해 배워보자. 공부를 본격적으로 시작하기에 앞서 normalizing flow 모델이 우리가 전에 배웠던