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[논문 정리] Density estimation using deep generative neural networks 본 게시글은 Density estimation using deep generative neural networks 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. Reference Liu, Q., Xu, J., Jiang, R., & Wong, W. H. (2021). Density estimation using deep generative neural networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(15), e2101344118. / APA style Abstract 밀도 추정은 통계 및 머신러닝에서 근본적인 문제 본 논문은 심층 .. 2023. 2. 25.
[EECS 498-007 / 598-005] Lecture 20: Generative Models II 본 게시글은 Justin Johnson 교수님의 Deep Learning for Computer Vision, University of Michigan 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. 강의링크: https://www.youtube.com/watch?v=igP03FXZqgo&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=20 강의자료: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture20.pdf 지난 게시물에서는 Autorgressive와 VAE에 대해 살펴보았습니다. 이.. 2023. 2. 22.
[논문 정리] Continual Learning with Deep Generative Replay 본 게시글은 Continual Learning with Deep Generative Replay 정리글입니다. 개인적인 생각이 서술되어 있습니다. 잘못된 내용이 존재할 확률이 존재하기에 주의 바랍니다. 잘못된 내용, 오타는 지적해 주시면 감사하겠습니다. Reference Shin, H., Lee, J. K., Kim, J., & Kim, J. (2017). Continual learning with deep generative replay. Advances in neural information processing systems, 30. / APA style Continual Learning에 대한 이해가 있어야 본 논문을 이해할 수 있습니다. Continual Learning에 관해 잘 정리한 아래의 .. 2023. 2. 4.