# AI Fairness

4개의 포스트
post-thumbnail

논문리뷰. Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning (NIPS 2017)

Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning (NIPS 2017)개인적으로 필요한 내용만 요약정리하였기에 생략된 부분이 다소 존재합니다.Invariant Representation LearningAdver

2021년 9월 20일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

CS335-FAccT DL Stanford 2020s / Lec1. Biases and Fairness / 강의리뷰

AI fairness에 관하여 자료를 찾다 발견한 좋은 공개강좌. CS 335: Fair, Accountable, and Transparent (FAccT) Deep Learning, 2020s. 시간날때마다 틈틈히 필요한 lecture들을 듣고 정리해두면 좋을 것 같

2021년 9월 15일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Flexibly Fair Representation Learning by Disentanglement (FFVAE) (ICML 2019) 논문리뷰

original paper다방면으로 fair한 예측 알고리즘을 만들기 위해 disentangled representation을 학습하는 새로운 VAE 변형모델(FFVAE)을 제안한 논문section3. related work 생략reconstruction과 predic

2021년 8월 18일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

On the Fairness of Disentangled Representation (NIPS 2019) 논문리뷰

original paperSec5. related work는 생략하였습니다.처음 읽어보는 fairness 관련논문! 흥미로웠다!! 레퍼런스에 읽어보고 싶은 논문들이 너무많음.최근 disentangled representation을 학습시키는 것이 주목받고 있음. 이것을

2021년 8월 12일
·
0개의 댓글