# VAE

24개의 포스트
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[생성모델]VQ-VAE 이해하기 : Deeper to equation

https://www.researchgate.net/figure/Schematic-view-of-the-model-VQ-VAE-The-encoder-is-input-with-a-surface-relief-map-one_fig2_348482900embedding

2021년 11월 15일
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Understanding VQ-VAE (DALL-E Explained Pt. 1)

이 글은 다음 포스트(https://ml.berkeley.edu/blog/posts/vq-vae/)를 번역하고 정리한 내용입니다.잠재공간은 원시 데이터의 주어진 분포에 대한 숨겨진 표현원시 데이터 x들이 n차원의 실수 범위에 있을 때, 원시 데이터들은 저차원의

2021년 11월 14일
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[생성모델]VQ-VAE란?

VAE 변형posterior 를 자체적으로 학습Vector Quantization -> discrete latent representation, not continuousdecoder가 encoder의 condition을 무시하고 생성하면 일어나는 현상코드워드, 코

2021년 11월 11일
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[생성모델]AutoEncoder(오토인코더)

https://velog.io/@jaehyeong/Autoencoder%EC%99%80-LSTM-Autoencoderself-supervised(unsupervised) learning의 일종encoder와 decoder를 거쳐 입력 데이터 기반한 새로운 데이

2021년 11월 11일
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VAE(Variational Auto Encoder)

Variational Auto Encoder: 15기 박진수

2021년 10월 13일
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Approach to VAE(Variational Auto Encoder)(2)

Variational Auto Encoder(2)

2021년 10월 11일
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[참고할 만한 자료] : AutoEncoder, Variational AutoEncoder

AutoEncoder, Variational AutoEncoder에 대해 가장 잘 정리된 블로그 정리.

2021년 9월 29일
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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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VAE 추천 시스템 구현하기

최근에 소마에서 추천 시스템을 공부하면서 감정 기반 추천 시스템을 준비 할 일이 있었다. 하지만 감정 단어들은 word2vec 방식을 사용하였을 때 유사한 벡터값을 가진 것을 알 수 있다. 따라서 다른 감정 기반 추천 방식을 생각해 보았고,

2021년 9월 8일
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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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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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[Day 10] Boostcamp AI-Tech

2021년 8월 13일 Day 10

2021년 8월 13일
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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

2021년 8월 11일
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Conditional VAE (CVAE), 2015 논문리뷰

[Learning Structured Output Representation using Deep Conditional Generative Models, NIPS 2015] (https://papers.nips.cc/paper/2015/hash/8d55a249e6baa5

2021년 7월 4일
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Auto-Encoding Variational Bayes (VAE) 논문리뷰 (2)

리뷰글(1)은 딥러닝 관점에서 표현학습(representation learning)과 생성모델링(generative modeling)에 VAE가 어떻게 녹아들었는지를 알아보고자 하는 성격이었다. 본 글에서는 본문내용을 정주행하며 정리하는 식으로 리뷰를 진행하려 한다.

2021년 6월 22일
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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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[Paper Review] Learning Structured Output Representation using Deep Conditional Generative Models

Kihyuk Sohn, Xinchen Yan, Honglak Lee. Learning Structured Output Representation using Deep Conditional Generative Models. In NeurIPS 2015.

2021년 3월 12일
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[Paper Review] Semi-supervised Learning with Deep Generative Models

Diederik P. Kingma, Danilo J. Rezende, Shakir Mohamed, Max Welling. Semi-supervised Learning with Deep Generative Models. In NeurIPS 2014.

2021년 3월 12일
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VAE research

https://towardsdatascience.com/variational-autoencoders-as-generative-models-with-keras-e0c79415a7ebAn autoencoder is basically a neural network

2021년 2월 26일
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