모각코 6주차
😀학번, 이름 : 202102557, 이현
🎡계획 : 생성 관련 복습
📄결과 :
GAN 구조
- GAN은 생성 모델로, 생성자와 판별자로 구성되어 있다.
- 생성자는 랜덤한 노이즈를 입력받아 이미지를 생성하고, 판별자는 생성자가 만든 이미지와 실제 이미지를 구분한다.
- 생성자는 판별자를 속이도록 학습하고, 판별자는 생성자가 만든 이미지와 실제 이미지를 구분하도록 학습한다.
- 생성자와 판별자는 서로의 학습을 반복하며 경쟁적으로 학습한다.
오토 인코더 구조
- 오토 인코더는 입력 데이터를 잠재 변수로 인코딩하고, 잠재 변수를 다시 원본 데이터로 디코딩하는 구조이다.
- 입력 데이터와 출력 데이터가 같은 형태이기 때문에 입력 데이터를 복원하는 방법으로 학습한다.
- 오토 인코더는 입력 데이터를 잠재 변수로 압축하고, 잠재 변수를 이용해 입력 데이터를 복원하는 방법으로 학습한다.
- 잠재 변수의 차원을 줄이면 입력 데이터의 특징을 추출하고, 잠재 변수의 차원을 늘리면 입력 데이터를 복원한다.
- 오토 인코더는 입력 데이터를 잘 복원하기 위해 입력 데이터의 특징을 추출하는 방법으로 학습한다.
- 오토 인코더는 입력 데이터의 특징을 추출하는 방법으로 학습하기 때문에, 입력 데이터의 특징을 추출하는 데에 적합하다.
VAE 구조
- VAE는 오토 인코더의 확률적 버전으로, 입력 데이터를 잠재 변수로 인코딩하고, 잠재 변수를 다시 원본 데이터로 디코딩하는 구조이다.
- VAE는 입력 데이터를 잠재 변수로 인코딩하고, 잠재 변수를 다시 원본 데이터로 디코딩하는 방법으로 학습한다.
