[Powered by Vrew] 이 영상의 자막은 Vrew를 통해 생성/편집되었습니다. 0:00 generative model인데 갑자기 확률분포? 1:45 확률분포에서 샘플링, 숫자에서 이미지까지 4:03 특징을 갖는 이미지 확률분포 만들기 5:22 고양이 이미지가 나오는 확률분포? 7:38 마무리
5:34 GAN이 이런 방법을 사용하죠.. Diffusion은 N(0,I)에서 원하는 데이터 분포로 점차점차 근사시켜 나간다면 GAN은 아예 목표하는 대상의 데이터 분포를 배워버린다는 느낌? 그래서 속도는 비교가 불가능할정도로 GAN이 빠르지만 단점으로 대표적인 게 mode collapse가 있죠.
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프로그래밍 학습 전 적성에 맞는지 확인하고 싶다면? codingvillainkor.github.io/studying_python/
와 공부하는 사람들이 어려워하는 포인트를 정확히 짚어서 영상 만드시네요... 거기에다가 이해 쉬운 설명까지... 대단하십니다!
설명도 너무 깔끔하고 편집도 좋아서 계속 보게 된다
한국계의 3blue 1brown, 설명 너무좋네요!
제엔자아앙 다음 영상이 너무 기대되서 참을 수 없습니다..! 좋은 영상 감사합니다
진짜 설명 잘하시네... 매번 감탄하면서 봐요
와 자세한 설명 감사합니다. 보통 영어로된 자료로만 접하다보니 직관적인 의미를 제대로 이해했는지 확인하기가 어려웠는데 정리하는데 큰 도움이 되었습니다 감사합니다. 다음 영상 기다릴게요!!
와 정말 감사합니다. 이 부분이 너무 이해가 안돼서 어쩔 수 없이 대충 넘어갔는데 다음 영상도 다 챙겨보겠습니다.
해당분야 아닌사람도 진짜 너무 이해쉽게 잘 만들어주시네요…최고다
좋은 영상 만들어주셔서 감사합니다 ㅎㅎ
딥러닝 공부하고 싶은데 독학하기에는 용어들이나 설명이 어려워서 힘들었는데, 명강의 감사합니다.
딥러닝 관련 영상 많이 제작해주세요! ㅎㅎ
덕분에 늘 잘 배우고 있습니다. 감사합니다!
오늘도 좋은 영상 이네요
설명이 아주 훌륭하고 직관적이에요
설명 미쳤습니다.
와아아아 영상 소재 넘 좋아요 ..!! 강사 일도 병행하시면 학생들이 넘넘 행복할거 같습니다 ~~~
ㅋㅋㅋㅋ와 초반 지문 이해 안 되는 거 ㄹㅇ 개공감ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 내가 빡대가린가 엄청 자괴감들었던... 항상 너무 좋은 영상 감사드립니다. 혹시 3:13 이 부분의 vfx도 manim을 이용한건가요? 아니면 after effects를 이용한건가요?
manim을 이용했습니다, after effect는 구독제로 돈 내기 아쉬워서 안 쓰고 있습니다
@@ImcommIT와... manim을 정말 감동적이게 잘 사용하시네요... 답변 감사합니다.
5:34
GAN이 이런 방법을 사용하죠.. Diffusion은 N(0,I)에서 원하는 데이터 분포로 점차점차 근사시켜 나간다면 GAN은 아예 목표하는 대상의 데이터 분포를 배워버린다는 느낌? 그래서 속도는 비교가 불가능할정도로 GAN이 빠르지만 단점으로 대표적인 게 mode collapse가 있죠.
이해하기 쉽고 재밌네요
stable diffusion 공부하기 전 최고의 영상!!!
바로 구독누름 제발 diffusion이랑 nerf 리뷰해줘요 주인장
설명 그냥 찢었다 와
좋은 영상 감사합니다
뭔데... 개 똑똑해...
내가 10만이하를 구독하게 되는 날이 올줄이야...!
졸라 컸으면 좋겠다...
다음은 diffusion 해줘잉
감사합니다 고양이라 더욱 행복하네요😊😊
컴퓨터비전분야에서 sci 논문 4개쓰고 이제 1개더 출판하려는 박사과정학생인데요
훌륭한 영상이라고 생각합니다
진행시켜주인장 !!!
이거 보고 바로 구독 박았다…
담시간이 기대되네요
역전파인지 sd인지 모르겠지만..
혹시 공부하실 때 어떻게 공부하시는지 알 수있을까요? 너무 이해하기 쉽게 잘 설명해주시네요ㄷㄷㄷ
친구들이나 주변 사람들이랑 비교해봐도 제가 공부하는 방법이 딱히 다르진 않은 것 같습니다. 다른 분들과 똑같이 글 열심히 보고 발표자료나 시각자료 열심히 찾아보고 합니다.
칭찬해주셔서 감사합니다 열심히 하겠습니다
형 사랑행
implicit model만 설명해주시는건가여~
아저씨 AI 강의없나요
아니면 추천할만한강좌없나요 메x코드는 보긴합니다만,
끼얏 !
데이터를 학습해서 원하는 확률분포랑 비슷한 함수를 찾아내는거라 보면되나
혹시 SIR 알고리즘인가..
고양이 확률 분포 p(x)는 못 구하지만 고양이 데이터를 학습해서 연역적 추론을 통해 유사한 확률 분포q(x)를 구해서 p(x) 분포에 근사시킨다
이해한게 맞나요??
귀납적 추론으로만 바꾸면 맞게 이해한것 같은데요
나 양송인데 개추 눌렀다
ㅁㅊ.. 바로 이해함......
꺼영이끼여어어어어어어껋영이컭영이커여워컭여워커영이커여이커여워커영이
아니 힌트(ㄴ)형이 여기서 나와?
아 ㅋㅋ 완전히 이해했습니다(하나도 이해 못 함)
추천누르고나중에보기
뻥 안치고 딥러닝 논문 보다가 저자 이새끼 뭔 쌉소리지 할때 여기 보면 쫌 이해됨