VAE말고 Auto-encoding variational bayes를 알아보자
Ғылым және технология
발표자: 김민규 (삼성중공업)
더욱 다양한 영상을 보시려면 NAVER Engineering TV를 참고하세요. tv.naver.com/naverd2
발표월: 2018.9.
Deep generative model 중 하나인 VAE의 Framework은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 머신러닝의 전반에서 generative model의 변화를 가져왔다.
VAE를 처음 접하는 연구자들을 위해 대부분의 VAE tutorial은 구현을 목적으로 Neural Network구조와 Loss function에 초점을 맞추고 있다. 본 세미나는 Variational Inference 관점에서 Auto-encoding variational bayes에 나오는 수식들을 살펴보고자 한다. 본 수식들이 구현에서는 어떻게 적용되는지도 살펴보고자 한다.
발표 슬라이드:
- www.slideshare.net/NaverEngin...
Пікірлер: 3
03:09 Contents 소개 03:50 Introduction to vae 05:10 Introduction to vae (2) 06:47 Variational inference 10:48 Introduction to vae (2) continue 11:47 This seminar 12:46 Bayesian inference 13:50 Variational inference 15:23 Probability graphical model 19:30 Tranditional variational inference 20:51 Tranditional variational inference (2) 21:58 Network for learning parameters 24:00 Chapter Summary 24:53 Probabilistic graphical model 27:28 Problems scenario 30:03 Variational bound 30:50 Stochastic gradient variational bayes estimator (1) 39:52 Stochastic gradient variational bayes estimator (2) 42:54 Stochastic gradient variational bayes estimator (3) 44:19 Auto encoding variational bayes algorithm (1) 45:29 Auto encoding variational bayes algorithm (2) 46:01 Chapter summary 46:35 Framework (1) 48:56 Framework (2) 50:01 Framework (3) 50:31 Structure of vae (1) 51:35 VAE 51:53 Marginal likelihood estimator (1) & (2) 54:01 Full variational bayes 55:38 Experimental result 57:19 What's next?
감사합니다!
레이져 포인터가 안보입니다 ㅠㅠ