728x90 확산 모델2 [딥러닝] 비지도 학습: 확산 모델 오토인코더, GAN, 확산 모델 [딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델이전 내용 오토인코더 오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반적으로 입력보다 훨씬 낮은 차puppy-foot-it.tistory.com확산 모델(Diffusion Model) 확산 모델은 데이터의 점진적 변환 과정을 통해 고품질의 샘플을 생성하는 확률적 모델이다. 특히, 잡음 제거 확산 모델(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)은 딥러닝 기반의 이미지 생성 기술 중 눈에 띄는 접근법이다. 1. 확산 모델 (Diffusion Models)확산 모델은 데이터의 분포를 모델링하고 .. 2024. 12. 4. [딥러닝] 비지도 학습: 오토인코더, GAN, 확산 모델 이전 내용 주피터노트북에서 tensorflow GPU 사용하기 [문제 해결] 주피터노트북에 GPU 연결하기GPU vs CPU출처: 챗GPT ◆ CPU (Central Processing Unit) - 특징 CPU는 범용 프로세서로, 다양한 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 소수의 강력한 코어를 가지고 있어 다중 작업 처리에 적합합puppy-foot-it.tistory.com오토인코더 오토인코더는 지도 방식을 사용하지 않고 잠재 표현 또는 입력 데이터의 밀집 표현(코딩)을 학습할 수 있는 인공 신경망이다. 코딩은 일반적으로 입력보다 훨씬 낮은 차원을 가지므로 오토인코더는 차원 축소, 시각화에 유용하게 사용된다.일부 인코더는 훈련 데이터와 매우 비슷한 새로운 데이터인 생성 모델을 생성할 수 있다. 생.. 2024. 12. 3. 이전 1 다음 728x90
