# Representation Learning

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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
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논문리뷰 / Fairness by Learning Orthogonal Disentangled Representations (ECCV 2020)

Fairness by Learning Orthogonal Disentangled Representations (ECCV 2020)fairness와 disentanglement를 주제로 연구하고싶어 찾아읽게 되었다.disentangling을 위해 도입한 참신한 아이디어를

2021년 9월 15일
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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

2021년 8월 26일
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논문리뷰 - Augerino / Learning Invariances in Neural Networks (NIPS 2020)

original papermanual한 정보/제약의 주입이나, task-specific한 구조에 의존하지 않고 스스로 automatic하게 적절한 정도의 invariance를 학습하는 프레임워크를 제안.parameterized된 augmentation 분포를 학습시키고

2021년 8월 25일
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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
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InfoGAN (2016) 논문리뷰

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

2021년 6월 29일
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DCGAN 논문리뷰 / Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, 2015

[DCGAN paper link] CONTENTS Abstract Introduction Approach and Model Architecture Details of Adversarial Training Empirical Validation of DCGANs Ca

2021년 6월 21일
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딥러닝과 표현학습(representation learning) 관점에서의 VAE. Auto-Encoding Variational Bayes 리뷰 (1)

얼마전부터 표현학습(representation learning)과 생성모델(generative model)에 관심이 생겨, 다양한 자료들로 공부를 열심히 하고있다.

2021년 5월 20일
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