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[Material : Link Note] Auto-encoder & VAE 본문

머신러닝 & 딥러닝

[Material : Link Note] Auto-encoder & VAE

L_zino 2019. 9. 25. 00:53

* 계속 추가 예정

 

1. 핸즈온 머신러닝 : Auto-encoder 

https://excelsior-cjh.tistory.com/187

 

08. 오토인코더 (AutoEncoder)

이번 포스팅은 핸즈온 머신러닝 교재를 가지고 공부한 것을 정리한 포스팅입니다. 08. 오토인코더 - Autoencoder 저번 포스팅 07. 순환 신경망, RNN에서는 자연어, 음성신호, 주식과 같은 연속적인 데이터에 적합..

excelsior-cjh.tistory.com

2. Introduction of Auto-Encoder (위키독스)

https://wikidocs.net/3413

 

위키독스

온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스

wikidocs.net

3. 라온피플 - Auto Encoder
https://laonple.blog.me/220949087243

 

[머신러닝] 19. 머신러닝 학습 방법(part 14) - AutoEncoder(6)

쉽게 읽는 머신 러닝 – 학습방법 (part 14) – AutoEncoder6 페이스북은 지난 수요...

blog.naver.com

4. 유재준님 블로그 - VAE

http://jaejunyoo.blogspot.com/2017/04/auto-encoding-variational-bayes-vae-1.html

 

초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 Auto-Encoding Variational Bayes (VAE) (1)

Machine learning and research topics explained in beginner graduate's terms. 초짜 대학원생의 쉽게 풀어 설명하는 머신러닝

jaejunyoo.blogspot.com

5. Advanced-VAE (with code)

https://ratsgo.github.io/generative%20model/2018/01/28/VAEs/

 

Advanced VAEs · ratsgo's blog

이번 글에서는 Variational AutoEncoder(VAE)의 발전된 모델들에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 이 글은 전인수 서울대 박사과정이 2017년 12월에 진행한 패스트캠퍼스 강의와 위키피디아 등을 정리했음을 먼저 밝힙니다. PyTorch 코드는 이곳을 참고하였습니다. VAE의 기본적 내용에 대해서는 이곳을 참고하시면 좋을 것 같습니다. 그럼 시작하겠습니다. Conditional VAE Conditional VAE(CVAE)란 다음 그림과 같이

ratsgo.github.io

6. VAE - datascience school

https://datascienceschool.net/view-notebook/c5248de280a64ae2a96c1d4e690fdf79/

 

Data Science School

Data Science School is an open space!

datascienceschool.net

6. VAE와 ELBO

https://hugrypiggykim.com/2018/09/07/variational-autoencoder%EC%99%80-elboevidence-lower-bound/

 

Variational-AutoEncoder와 ELBO(Evidence Lower Bound)

안녕하세요. 첫번째 스터디를 위해 글을 올립니다. Variational Auto Encoder Auto-Encoding Variational Bayes, 2014 비록 오래된 논문이긴 하지만 많은 논문에서 VAE의 개념과 사용된 목적함수(Evidence Lower Bound)가 갖는 의미 등이 중요하다고 생각되어 공부하여 정리한 내용을 소개드리겠습니다…

hugrypiggykim.com

* probaility와 likelihood 차이점

http://rpubs.com/Statdoc/204928

 

RPubs - 통계강의록 1: 확률(Probability) vs 가능도(Likelihood)

 

rpubs.com

* MLE (Maximum Likelihood Estimation

https://ratsgo.github.io/statistics/2017/09/23/MLE/

 

최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation) · ratsgo's blog

이번 글에서는 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 이 글은 Ian Goodfellow 등이 집필한 Deep Learning Book과 위키피디아, 그리고 조현제 님의 자료를 정리했음을 먼저 밝힙니다. 그럼 시작하겠습니다. 최대우도추정 최대우도추정(maximum likelihood estimation)이란 모수(parameter)가 미지의 $θ$인 확률분포에서 뽑은 표본(관측치) $x$들을 바탕

ratsgo.github.io

* 베이즈 정리, MLE, MAE

https://darkpgmr.tistory.com/62

 

베이즈 정리, ML과 MAP, 그리고 영상처리

고등학교 수학에서 조건부 확률이라는 걸 배운다. 그런데 그게 나중에 가면 베이지안 확률이라는 이름으로 불리면서 사람을 엄청 햇갈리게 한다. 1. 베이즈 정리 베이즈 정리(Bayes's theorem) 또는 베이즈 룰(rul..

darkpgmr.tistory.com

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=ynca333&logNo=221314899811&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

 

베이즈 정리와 MLE, MAP

기계학습을 조금이라도 공부하다보면 알게될 수밖에 없는 MLE와 MAP 기계학습 전반부에 걸쳐있는 큼...

blog.naver.com

 

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