전체 글303 [2025-1] 박경태 - 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 리뷰, (CH 5.2) 연쇄 법칙 1. 계산 그래프란 무엇인가?계산 그래프는 수학적 계산 과정을 시각적으로 표현한 그래프 구조로, 복잡한 함수도 단순한 노드(Node)와 엣지(Edge)로 분해하여 나타낼 수 있다. 각 노드는 하나의 연산(예: 덧셈, 곱셈, 제곱 등)을 나타내며, 변수 간의 연산 흐름을 방향성 있는 그래프로 나타낸다. 이러한 표현은 계산의 흐름을 직관적으로 이해하고, 특히 미분 계산에서 매우 유용하다.2. 계산 그래프를 통한 역전파의 개념역전파는 계산 그래프를 활용해 각 노드에서의 출력에 대한 입력 변수의 기울기(미분값)를 구하는 절차이다. 즉, 출력값에 영향을 미치는 각 입력값의 민감도를 계산하는 과정이다.예를 들어 y= f(x)라는 함수가 있을 때, 출력 yy가 다른 연산의 입력으로 사용된다면, 출력에 대한 미분값을 .. 2025. 3. 26. [2025-1] 김유현 - Improved Training of Wasserstein GANs https://arxiv.org/abs/1704.00028 Improved Training of Wasserstein GANsGenerative Adversarial Networks (GANs) are powerful generative models, but suffer from training instability. The recently proposed Wasserstein GAN (WGAN) makes progress toward stable training of GANs, but sometimes can still generate only low-quality samplarxiv.org 0. AbstractGAN은 강력한 생성 모델이지만 학습 불안정성이 문제이다. WGAN은 학습 안정성을 개선했지.. 2025. 3. 22. [2025-1] 임재열 - Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding (Instant NGP) Instant NGP는 2022년 NVIDIA에서 발표한 신경망 입력 인코딩 방식에 대한 논문입니다. [Instant NGP]https://arxiv.org/abs/2201.05989 Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash EncodingNeural graphics primitives, parameterized by fully connected neural networks, can be costly to train and evaluate. We reduce this cost with a versatile new input encoding that permits the use of a smaller network without sac.. 2025. 3. 22. [2025-1] 황징아이 - GOKU : Flow Based Video Generative Foundation Models 링크 : https://saiyan-world.github.io/goku/ 1. GOKU 소개최근에는 여러 분야에서 비디오 생성이 중요해지면서 효율적으로 비디오 생성을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다.본 논문에서 Goku를 소개. Goku는 Rectified Flow Transformer를 기반으로 하는 이미지와 영상을 통합적으로 생성할 수 있는 모델이다Goku는 단순히 텍스트-이미지 생성(Text-to-Image, T2I)에 그치지 않고, 텍스트-영상 생성(Text-to-Video, T2V)까지 통합하는 형태로 설계되었다. 기존 생성 모델들이 겪던 여러 문제점들을 해결하기 위해 데이터 품질 향상, 모델 구조 최적화, 효율적인 학습 전략, 그리고 대규모 병렬 학습 인프라 구축에 초점을 맞.. 2025. 3. 22. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 76 다음
