# Generative Model
[테크니컬리포트] Analysis of Autonomous Driving Image Classification Using XAI
도로 주행 이미지를 분류하는 데 Adversarial Learning을 적용한 XAI 모델을 사용한 연구 리포트입니다.
CR-VAE 논문리뷰 / Consistency Regularization for Variational Auto-Encoders (2021)
original paperVAE를 통해 학습하는 Latent Space에서의 Representation이 Consistency를 갖도록 제약하는 방법을 제안.매우 단순하게 목적함수에 규제 term 하나를 추가하는 것으로 가능.아이디어 : original input과 그
[논문리뷰] Adversarial explanations for understanding image classification decisions and improved neural network robustness
"Adversarial Explanations for Understanding Image Classification Decisions and Improved Neural Network Robustness"에 관해 정리한 글입니다.
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
Generative model - 2
D.Kingma가 만든 모델이라고 한다. Adam, varitaional auto-encoder도 만든 대단한 분이라고 한다...Autoencoder는 generative model인가?variational auto-encoder는 generatiev model이니까
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
Disentangling by Factorising (ICML 2018)
original paper 안그래도 어려워보였는데, 정신적으로 많이 힘들 때 읽어서 더 어렵게 느껴졌던 논문..^_^ Abstract 독립적인 변동인자들로부터 생성된 데이터에 대해 disentangled representation을 비지도학습 방식으로 얻어내고자 하는
Progressive GAN 논문리뷰 / progressive growing of GANs for improved quality, stability, and variation (2017)
original paper : https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf어려운 GAN훈련을 위해 새로운 train methodology를 제안한 논문으로, 생성 품질이나 훈련 비용측면에서 큰 개선을 가져와 이후의 GAN 연구들에 적지않은
[논문리뷰] CycleGAN / Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (2017)
original paper : https://arxiv.org/abs/1703.10593 pix2pix 저자들의 후속연구로써, 둘 모두 conditional gan을 이용한 image translation을 다루지만, paired dataset이 요구되었던 pix2pi
pix2pix (2016) 논문리뷰
모든 내용을 상세하게 커버하지는 않았습니다.제가 기억하고싶은 부분만 집중적으로 정리했습니다.original paper : Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks다양한 image-to-image
[논문리뷰] Motion Representations for Articulated Animation
Paper : Motion Representations for Articulated Animation
Conditional VAE (CVAE), 2015 논문리뷰
[Learning Structured Output Representation using Deep Conditional Generative Models, NIPS 2015] (https://papers.nips.cc/paper/2015/hash/8d55a249e6baa5
InfoGAN (2016) 논문리뷰
InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets
The Basic : Generative Adversarial Networks (GANs)
The Review of GANs Paper & GANs Tutorial: 2016
Conditional Generative Adversarial Nets, CGAN (2014) 논문리뷰
기본 GAN에 부가적인 정보를 함께 주입하여 생성 결과물을 통제할 수 있는 연구에 관한 논문이다.original paper분량이 매우 적은편에 속하며 내용도 직관적이라 GAN에 대한 사전지식이 있으면 가볍게 읽으실 수 있을 듯.AbstractIntroductionRel