2025.10.10 - [인공지능/공부] - 딥러닝 응용 5 - Sequence to Sequence Model
딥러닝 응용 5 - Sequence to Sequence Model
CTC 즉 Connectionist temporal classification은 입력 길이와 출력 길이가 달라도 상관없이 학습을 가능하게 함 더보기다음은 CTC를 “정렬 없이 라벨 시퀀스를 학습·추론”하는 방법으로 이해시키는 핵심
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CTC를 통해 입력과 출력의 수가 같지 않게 만들어주는데 ... 사실 여긴 잘 모르겠어서 ㅎㅎ
Attention, Position Embedding, Transformer 구조 나옴
2025.10.11 - [인공지능/공부] - 딥러닝 응용 6 - Deep Generative Models
딥러닝 응용 6 - Deep Generative Models
Generative Model은 데이터 분포를 근사하는 모델을 학습한다. 생성자와 판별자의 싸움으로 학습한다.사람 얼굴, 오브젝트, 애니메이션, mnist 등 다양하게 학습되어 사용되고 있음더보기그 그림은 Cyc
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GAN- 생성자 판별자 싸움
CycleGAN - 생성자 2개, 판별자 2개
Autoencoder - 입력을 출력으로 복구, Latent vector로 차원 줄이고 다시 늘림
VAE - Latent vector를 샘플링하여 생성 진행
여기선 가역함수를 통해 출력을 복구한다.
Diffusion - 노이즈를 섞어 망가뜨렸다가 학습한 역과정으로 되돌리기
2025.10.11 - [인공지능/공부] - 딥러닝 응용 7 - Large Language Models
딥러닝 응용 7 - Large Language Models
요즘은 이제 이전 입력을 다 넣어서 다음 출력을 추정한다.n-gram은 이제 컴퓨팅 파워가 딸릴 때... 데이터, 파라미터, 정확도가 지속적으로 증가한다. 더보기다음은 “LLM” 강의 자료 핵심 요약입
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2025.10.12 - [인공지능/공부] - 딥러닝 응용 8- 정리1
딥러닝 응용 8- 정리1
Backpropagation에 대한 수식 정리는 여기서 좀 해놨었네요 ㅎㅎㅎ2023.12.16 - [인공지능/공부] - 인공지능 backpropagation, optimization- 개념 인공지능 backpropagation, optimization- 개념backpropagation backpropagation은
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