Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- NSCameraUsageDescription
- WebAssembly in Action
- homebrew
- VAE
- pkg-config
- xcode
- OpenCV-4.1.0
- 웹어셈블리 인 액션
- OpenCV로 배우는 영상처리 및 응용
- stackoverflow
- 영상처리
- AutoEncoder
- mac os
- VisualCapture
- OpenCV
- Camera Usage Description
- Info.plist
- 예제 실행 시 에러 관련_
Archives
- Today
- Total
목록AutoEncoder (1)
DEV.log
오토인코더(autoencoder)
(미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트, 2019)을 학습하고 개인 학습용으로 정리한 내용입니다. 1. 생성 모델링이란? 생성 모델은 (a)훈련 데이터셋에 있을 것 같은 (b)새롭고 완전히 다른 샘플을 생성합니다. (a) 훈련 데이터셋에 있을 것 같은 \( \rightarrow \) 생성 모델은 원본 데이터와 같은 규칙으로 생성된 것처럼 보이는 특성을 만듭니다. (b) 새롭고 완전히 다른 샘플을 생성 \( \rightarrow \) 생성 모델은 훈련 데이터셋에 있는 샘플을 단순히 재생산하지 않습니다. 생성 모델은 확률적이어야 합니다. 모델이 고정된 계산만 수행한다면 매번 동일한 값을 출력하기 때문에 새로운 데이터를 생성할 수 없습니다. 따라서 개별 샘플에 영향을 미칠 수 있는 확률적(랜덤 한) 요소를 포..
autoencoder
2021. 11. 27. 22:54