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Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
GAN 보다 더 높은 quality 의 image sample 을 생성하는 Diffusion model 의 구조와 Classifier guidance 를 소개한 논문 (Dhariwal & Nichol., 2021) 에 대한 리뷰입니다.
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Diffusion Model 을 가장 먼저 제안한 논문 (Ho et al., 2020)을 리뷰해 보았습니다.
Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise
DDPM 에서 사용한 degradation 방식은 이미지에 Gaussian noise를 추가하는 것입니다. 이를 일반화해, noise를 사용하지 않고 임의의 변환을 사용해 이미지를 degrade 시키는 방식을 제안한 Cold Diffusion 논문에 대한 리뷰입니다.
Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution
새로운 형태의 생성 모델을 제안한 Song & Ermon (2019) (Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution) 논문에 대한 리뷰입니다.
Convolutional Neural Networks
《인공지능 교육단체 OUTTA 와 함께 하는! 머신러닝 첫 단추 끼우기》 2장 5절, CNN에 대한 내용입니다.
Neural Networks
《인공지능 교육단체 OUTTA 와 함께 하는! 머신러닝 첫 단추 끼우기》 2장 4절, 신경망 (Neural Networks)에 대한 내용입니다.
Gradient Descent
《인공지능 교육단체 OUTTA 와 함께 하는! 머신러닝 첫 단추 끼우기》 2장 3절, 경사하강법에 대한 내용입니다.
Linear Regression
《인공지능 교육단체 OUTTA 와 함께 하는! 머신러닝 첫 단추 끼우기》 2장 2절, 선형 회귀에 대한 내용입니다.
Generative Adversarial Networks
대표적인 Deep generative model 중 하나인 GAN (Generative Adversarial Network) 를 처음 소개한 논문을 리뷰해 보았습니다.
머신러닝을 위한 기초 수학
《인공지능 교육단체 OUTTA 와 함께 하는! 머신러닝 첫 단추 끼우기》 1장, 머신러닝을 위한 다변수 미적분학의 기초를 정리한 글입니다.