Generative Model Generative Model이란? 이에 관한 자세한 내용은 아래 글의 'Generative Model' section을 참고하면 된다. 생성 모델(Generative Model)과 VAE, 그리고 GAN Generative Model Generative Model이란? Discriminative Model과 Generative Model 일반적으로 머신러닝에서 모델을 크게 두 범주로 분류하자면 discriminative model과 generative model로 구분할 수 있다. Discriminative model은 glanceyes.com 글 작성 시점 기준으로는 diffusion model이 큰 각광을 받고 있다. 이번 글에서는 diffusion model이 무엇이..

이제까지의 GAN(Generative Adversarial Model)은 2D 이미지로부터 3D representation을 학습하여 같은 content의 새로운 이미지를 생성하기 위해 학습 시 데이터 각각의 이미지마다 촬영한 각도(pose) 등 부가적인 정보를 레이블링(labelling) 했다. 그러나 HoloGAN은 레이블링을 하지 않고 단순히 2D 이미지 데이터만으로 unsupervised learning을 하여 새로운 이미지를 생성할 수 있는 방법론을 제시했다. 또한 HoloGAN은 이미지를 생성하는 데 있어서 같은 content에 관하여 다른 요소는 그대로 둔 채 오직 하나의 요소만을 조절하여 이미지를 생성할 수 있는 disentangled learning이 가능하다고 한다. 이번 논문 리뷰에서..

Generative Model Generative Model이란? Discriminative Model과 Generative Model 일반적으로 머신러닝에서 모델을 크게 두 범주로 분류하자면 discriminative model과 generative model로 구분할 수 있다. Discriminative model은 데이터의 레이블링을 예측하는 것처럼 decision boundary를 잘 결정하는 것이 목표인 모델이며, 우리가 일반적으로 잘 아는 classficiation, segmentation, detection과 같은 task를 잘 수행하는 모델로 볼 수 있다. 그에 반해 생성 모델(generative model)은 기본적으로 어떠한 입력이 주어졌을 때 이를 모델에 통과하여 output을 내는데..