문과생CS정복기

VQ-VAE (Vector Quantized Variational Autoencoder)와 GAN (Generative Adversarial Network)은 모두 강력한 생성 모델이지만, 구조, 목적, 그리고 특히 학습 방법에서 중요한 차이점을 가지고 있습니다. 이들의 차이점을 이해하기 위해서는 각각의 기본적인 작동 원리와 사용 목적을 살펴볼 필요가 있습니다.1. 기본 아키텍처와 메커니즘VQ-VAE:VQ-VAE는 오토인코더의 한 형태로, 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간에 인코딩하고, 이 공간에서 양자화된 벡터를 사용하여 디코딩합니다. 이 과정에서 입력 데이터의 양자화된 근사치를 생성하여, 복원 오류를 최소화하려고 합니다. 양자화 과정은 벡터 양자화 기법을 사용하며, 이는 잠재 공간에서 이산적인 값을 ..

최대가능도추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 생성모델에서 매우 중요한 역할을 합니다. 생성모델에서 MLE의 역할을 설명하기 위해, 생성모델이 어떻게 작동하는지 간략히 설명하고, 그 과정에서 MLE가 어떻게 사용되는지 설명하겠습니다.생성모델에서의 MLE의 역할생성모델은 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있게 합니다. 이때, 생성모델은 특정한 파라미터(예: 평균과 분산, 혹은 뉴럴 네트워크의 가중치 등)를 가지고 있으며, 이 파라미터들을 최적화하는 것이 모델의 학습 과정입니다. 여기서 MLE가 등장합니다.1. 가능도 함수 설정:생성모델은 주어진 데이터가 특정 확률 분포(예: 가우시안 분포, 다항 분포 등)를 따른다고 가정합니다. 이 가정 하에서, 주어진..

DNN, CNN, RNN, 그리고 GAN은 모두 딥러닝 모델의 유형으로, 각각의 모델은 특정 종류의 데이터 또는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이들의 기본 개념과 주요 용도를 간단하게 설명하겠습니다.1. DNN (Deep Neural Network, 심층 신경망)기본 개념: 여러 개의 은닉층을 포함하는 전통적인 인공 신경망입니다. 각 레이어는 선형 변환과 비선형 활성화 함수를 통해 데이터를 변형합니다.주요 용도: 분류, 회귀, 패턴 인식 등 일반적인 머신러닝 문제에 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력 데이터를 사용하여 향후 구매 가능성을 예측할 수 있습니다.2. CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)기본 개념: 이미지 데이터의 합성곱 층을 사용하여 이..