일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 딥러닝
- grad-cam
- meta-learning
- SmoothGrad
- cs231n
- Class activation map
- AI
- 머신러닝
- keras
- python
- Score-CAM
- 인공지능
- 백준
- Unsupervised learning
- Explainable AI
- 메타러닝
- Machine Learning
- 코딩 테스트
- Artificial Intelligence
- 기계학습
- 설명가능한 인공지능
- GAN
- 설명가능한
- Cam
- coding test
- Interpretability
- xai
- Deep learning
- 시계열 분석
- 코딩테스트
Archives
- Today
- Total
목록구분자 (1)
iMTE
Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Networks (GAN) 두 신경망이 '경쟁'하면서 서로 학습하는 재미있는 아이디어를 가진 network를 Generative adversarial networks 라고 부른다. 두개의 신경망 중 하나는 1. Generative model, 2. Discriminator모델이다. 흔히 이 모델을 설명할 때 위조지폐를 만드는 범인과 이를 감독하는 경찰의 예를 든다. 경찰은 범인이 만든 위조 지폐를 구분을 하고, 거짓인지 진짜인지를 밝힌다. 범인은 이런 과정을 보고 경찰을 속이기 위해서 더 나은 위조 지폐를 만들어 낸다. 그러면 경찰은 다시 더 정밀하게 구분하도록 학습을 하게되고.. 최종적으로는 경찰은 위조 지폐를 분류할 거짓이라고 확률이 50 %가 될 정도로 정밀..
Deep learning/Keras
2018. 6. 10. 00:57