반응형 변이형 오토인코더3 [딥러닝 with Python] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) 추가본 - CelebA Faces 활용 [해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄" 을 참조했습니다] 이번 지난번 2편의 변이형 오토 인코더에 대한 포스팅의 확장 버전입니다.[생성 AI] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) (1/2) [생성 AI] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) (1/2)[해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄"을 참조했습니다] 1. 변이형 오토인코더(VAE, Variational Auto Encoder)란?- 변이형 오토인코더, VAE는 심층 신경망을 이용한 생성 모델의 하나로, 데이터의jaylala.tistory.com[생성 AI] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) (2/2) [생성 AI] 변이형 오토인코더(Vari.. 2024. 5. 31. [생성 AI] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) (2/2) [해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄"을 참조했습니다] 지난번에 알아본 개념을 바탕으로 이번에는 코드를 통해 실습을 해보겠습니다. 이번에 실습할 데이터는 패션 MNIST 데이터입니다. Fashion MNIST 데이터셋은 운동화, 셔츠, 샌들과 같은 작은 이미지들의 모음을 말하며, 기본 MNIST 데이터셋과 같이 10개의 범주(Category)로 구성되어 있는 데이터셋입니다. 데이터의 개수는 총 70,000개 이며, 그 예시는 아래와 같습니다. 이제 코랩 노트북을 활용해 Fashion MNIST 데이터를 활용한 Variational Auto Encoder를 구현해보겠습니다. 먼저, 깃허브에 저장된 utils 파일을 다운로드 하기 위해 다음과 같이 실행해줍니다. 깃허브 주소 : htt.. 2024. 5. 29. [생성 AI] 변이형 오토인코더(Variational Auto Encoder) (1/2) [해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄"을 참조했습니다] 1. 변이형 오토인코더(VAE, Variational Auto Encoder)란?- 변이형 오토인코더, VAE는 심층 신경망을 이용한 생성 모델의 하나로, 데이터의 잠재 공간(Latent Space)을 학습하여 새로운 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 압축하고 복원하는데 사용되는 모형입니다. - 기존에 알아본 오토인코더(Auto Encoder)와 개념상 유사하지만, 다음과 같은 차이가 존재하는데요[생성 AI] 오토인코더(Auto Encoder) [생성 AI] 오토인코더(Auto Encoder)[해당 포스팅은 "만들면서 배우는 생성 AI 2탄" 을 참조했습니다. 1. 오토 인코더(Auto Encoder) - 오토 인코더는 단순히 어떤 항목.. 2024. 5. 27. 이전 1 다음 반응형
