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또 다른 생성모델: VQ-VAE

Vector-Quantized Variational Autoencoders (keras.io)https://keras.io/examples/generative/vq_vae/VQ-VAEs: Neural Discrete Representation Learning | Paper + PyTorch Code Explained - YouTubeIn traditio...

Optuna

Optuna는 기계학습을 위해서 탄생한 최적화 도구이다. 아주 편리하게 다양한 기계(CPU/GPU)에서 사용할 수 있는 도구이다.베이지안 옵티마이제이션과 더불어 사용할 수 있는 최고의 도구가 될 수 있다.Optuna - A hyperparameter optimization frameworkhttps://arxiv.org/pdf/1907.10902.pdf...

16 distances

16 distances16 types of similarity and dissimilarity measures used in data science. | by Mahmoud Harmouch | Towards Data ScienceML의 핵심은 데이터들 사이의 거리를 잘 정의해서 최대한 분해능 있게 자료를 재배치하는 것이다. 거리를 잴 수 있어야 적당한 ...

인공지능 기술로 어디까지 넘볼 수 있나?

diffusion map [Unsupervised learning]

diffusion map [Unsupervised learning]https://en.wikipedia.org/wiki/Diffusion_maphttps://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.150.3275&rep=rep1&type=pdf비지도 학습의 유용성을 잘 보여주는 diffus...

인공신경망을 활용한 데이터 기반 결정구조 탐색

인공신경망을 활용한 데이터 기반 결정구조 탐색Crystal structure prediction in a continuous representative space - ScienceDirect문제: 알려진 결정구조들과 유사한 새로운 결정구조들을 찾아라! (예를 들어, matminer를 활용하면 알려진 결정구조들을 다운로드 받을 수 있다. 다수의 결정구조들...

가장 쉬운 인계학습 transfer learning

가장 쉬운 인계학습 transfer learning일반적인 특수 목적에 개발된 인공신경망과 가중치를 대부분 그대로 사용하는 학습방법, 추가로 일부의 신경망을 부착하는 학습방법이다.  VGG, Inception, MobileNethttps://keras.io/api/applications/잘 개발된 인공신경망을 그대로 도입하고 조금의 수...

to be or not to be that is the question

to be or not to be that is questionblank를 포함하고, 영문자 26개를 활용하여 이 문장을 완성할 수 있다. 자명하다.위와 같이 39개의 낱칸을 채워서 문장을 완성하는 보다 확률론적 접근법을 생각해 보자.이렇게 특별한 문장이 가능해지려면 많은 우연이 있어야 한다고 생각하자.예를 들어, 이것은 정확히 39개의 낱칸에...

pytorch

https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.htmlPyTorch With Baby Steps: From y=x To Training A Convnet – Joshua Mitchell (lelon.io)pytorch/pytorch: Tensors and Dynamic neural netwo...

AI, 새로운 수학 공식을 만들어 내다.

AI, 새로운 수학 공식을 만들어 내다.  [The Ramanujan Machine – Auto-Generated Conjectures on Fundamental Constants]천재가 신의 계시를 받아서 수학공식을 만들어 내듯이 AI가 새로운 수학 공식을 만들었다.이쯤되면, 진짜 AI를 새롭게 봐야 하지 않을까요? 적어도 다시 한 번 생각해...
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