만끽님 안녕하세요
ML논문읽는 스트리머 만끽입니다
간만에 TFKR에 게시글을 올리는 이유는 오늘 진행할 방송에서, Generative Model의 한 축인 Flow Based Generative Model에 대한 전반적인 설명을 드릴 예정이기 때문입니다 :)
Generative Model하면 흔히 GAN과 VAE를 많이 아시지만, Invertible Function을 통해 latent variable에서 인풋을 generation하는 Flow Based Model에 대해서는 관심이 덜한 것 같습니다.
Flow Based Model은 작년에 Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions 가 좋은 결과를 얻고, Neural ODE가 큰 주목을 받으며 Continuous Normalizing Flow로의 응용을 해 나름의 성과들을 거두고 있습니다.
오늘은 Flow Based Model의 근간이 되는 Change of Variable Theorem과 Normalizing Flow에 대해 설명해 드리고,
GLOW와 Neural ODE 관련 최근의 연구동향들까지 설명해드릴 예정입니다 :)
관심 있으신 분들은 잠시 뒤 12시에 제 방송에서 봬요~
Twitch 방송국: https://www.twitch.tv/profitcastle ]
Slide: https://drive.google.com/file/d/1AkvPcEEv71WPaCvAUZY7Bhoezo3sIT6S/view?usp=sharing
