[PR12 Video] 385. Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution

TensorFlowKR facebook comunity에서 모인 12명의 paper readers (PR12)가 읽어주는 deep learning papers

#385. Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution

PR12 385번째 발표입니다. 요즘 하도 Diffusion model이 잘 되길래 이거 공부를 하긴 해야하겠는데..하다가 좀 각잡고 봐야겠다고 마음 먹었더니 NeurIPS 19년 논문으로 갔습니다. 사실 2005년에 나온 논문부터 해야하지만 발표를 위해 적절히 타협을..ㅎㅎ 재미있는 논문입니다. 보시면 Score-based generative model이 뭔지 아실 수 있으리라 생각합니다.

Paper:  https://arxiv.org/abs/1907.05600

다른 분들의 발표도 보고 싶다면 아래 링크에서 확인하시면 되겠습니다 :)

1기 2기 3기 4기

* 현재 4기가 진행 중입니다!

다음 읽을거리

• Backpropagation 설명 예제와 함께 완전히 이해하기
• RNN 설명 예제와 함께 완전히 이해하기
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 VAE (1)
• 초짜 대학원생 입장에서 이해하는 GANs (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 Domain-Adversarial Training of Neural Networks (DANN) (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 DCGAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 Unrolled GAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 InfoGAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 LSGAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 BEGAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 f-GAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 EBGAN (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 The Marginal Value of Adaptive Gradient Methods in Machine Learning (1)
• 초짜 대학원생의 입장에서 이해하는 SVM (1)
• Image Restoration (IR): inverse problem point of view (1)
• 디지털 신호 처리가 궁금하다면: Signal Processing For Communications
• 머신러닝에 속하는 전반적인 연구 내용들이 궁금하다면: Machine learning
• 머신러닝에서 잘 사용되는 수학에 관심이 있다면: Mathematics