와… 역시 컨텐츠 퀄리티와 구독자 수는 상관관계가 매우 적은 것 같네요 ㅎㅎ 어려운 내용이지만 직관을 최대한 많은 사람의 뇌에 주입시켜버리겠다는 강려크한 의지가 영상내내 돋보였습니다🔥👍🏻👍🏻 간만에 알고리즘 형아가 제대로 물어다줬네요ㅎㅎㅎ

좋은 내용 감사합니다

좋은 내용이네요!

너무 좋은 내용 감사합니다 :) 이해에 굉장히 큰 도움이 되고 있어요!

감사해요 🥹

왠만해선 댓글 안다는데 제가 봤던 영상 중 최고의 설명입니다. 보통 제대로 배우고 시작하기 보단 여러 사정상 일단 시작을 해봐야 하는 경우가 많을텐데 그런 경우 정말 큰 도움이 될거 같습니다. 감사합니다.

감사합니다!!

Thanks!

@임커밋

2 ай бұрын

감사합니다!

따끈따끈한 360p... VAE 설명 감사합니다

디퓨전도 이어나올거라 믿어 의심치 않습니다. 미천한 금액이지만 후원했어요

❤❤

감사합니다 잘 보았습니다.

통합본이군요

인코딩을 설명하실때 데이터를 압축한다는 표현보다는 사용하기 쉽게 가공또는 변환 한다는 내용이 더 적절하다고 생각됩니다. (인코더->인코딩)

@dihydrogenmonoxide7689

2 ай бұрын

압축도 맞지 않나? VAE 자체가 다양체 가설 위에서 저차원으로 데이터 끌고오는 배경으로 많이 쓰는데 왜 그게 더 적절함?

@dihydrogenmonoxide7689

2 ай бұрын

특히 데이터를 변환하는 과정에서 역변환이 불가해지면 그건 변환보다는 손실 압축에 가깝다고 보이고, 애초에 수식 자체가 확률론적으로 정의돼서 변환-역변환보다는 정보이론의 손실 압축이 더 표현하기 적절하다고 보이는데요.

@han_1463

2 ай бұрын

​@@dihydrogenmonoxide7689 압축이 인코딩에 포함되어 있지만 모든 인코딩이 압축되는건 아닙니다. 흔히 쓰이는 base64도 패딩등의 요소 때문에 원본데이터보다 용량이 늘어나지만 이것도 흔히 인코딩이라고 부르는 것과 마찬가지입니다. 그리고 제가 쓴건 처음 인코더를 설명할 때 압축한다는 설명에 대해서 이야기 한건지 vae에 대해서 설명한건 아닙니다.

@han_1463

2 ай бұрын

@@dihydrogenmonoxide7689 다시 보니 인코더보단 인코딩이라고 쓰는게 오해가 덜 생기는거 같아서 인코더를 인코딩으로 수정했습니다.

@seungmin2858

2 ай бұрын

현업 AI engineer입니다. 자신이 활동하는 분야에서는 용어의 쓰임새가 물론 다를 수 있겠습니다만, 그런 용어는 지금 영상에서 중요하지도 않고, vae를 이해할 때 오해를 불러일으킬 여지도 없으며, 핀트만 흐릴 뿐입니다. 영상 만드신 분께 실례되는 지적입니다.