On the journey of

Original Paper https://arxiv.org/abs/1312.6114 Auto-Encoding Variational Bayes How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic models, in the presence of continuous latent variables with intractable posterior distributions, and large datasets? We introduce a stochastic variational inference and learning arxiv.org GAN이라는 Generative Model를 톺아보면서 좀더 깊이 있게 공부하고자 쓰는 포스팅...

Pt.1 : MLP vs CNN MLP - 데이터를 1차원 배열로 만들어 가중치를 계산 vs CNN - 데이터를 convolution과 pooling을 반복하여 가중치를 계산 그래서 MLP는 CNN의 하위 개념에 속하며, Convolution과 pooling을 비교해자면 convolution : data에 가중치 filter을 convolution하고 pooling: 최대/최소/중간값 등을 선택하는 filter을 통해 data size을 축소시킨다는 점이 다름. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #import set_matplotlib_korean from torchvi..