Seven (1995)
평점: 4
Avengers: Infinity War (2018)
평점: 4.5
Understanding Disentangling in Beta-VAE
WHY?
\beta-VAE는 최근 disentangling에서 좋은 성과를 거두고 있지만 이에 대하여 깊이있는 이해가 되고 있지는 않다.
Deep Variational Information Bottleneck
in Studies on Deep Learning, Deep Learning
Note
Information bottleneck이론이란 데이터 X로부터 관련 정보인 Y로 정보를 압축할 때 Y와의 관련성(accuracy)과 X의 압축성(compression)사이의 최고의 tradeoff를 정보량을 통하여 찾는 기법을 말한다. R_{IB}(\theta) = I(Z, Y; \theta) - \beta I(Z, X; \theta)
Deep Convolutional Inverse Graphics Network
WHY?
Image의 representation을 interpretable하게 만든다면 원하는 이미지를 생성해낼 수 있을 것이다.
Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
WHY?
Semi-supervised learning이란 적은 양의 labeled 데이터로 부터 정보를 효과적으로 generalize하여 많은 양의 unlabeled 데이터의 정보를 활용하고 이를 통하여 모델의 성능을 향상시키는 학습을 말한다.
Variational Inference of Disentangled Latent Concepts from Unlabeled Observations
WHY?
Disentanling과정은 기본적으로 x내에서 독립적인 요소를 찾아 각각 다른 z로 나누는 작업이다. 이를 위하여 z의 prior를 independent Gaussian(N(1,0))로 간주하여 근사하거나(Beta-VAE) Batch내의 z의 값을 permutation하여 adversarial training하는 방법으로 독립을 유도하였다(FVAE). 하지만 Beta-VAE는 모든 관측치의 분포를 N(1,0)으로 강제하여 관측치의 차이에 덜 민감하게 만들어 reconstruction의 성능이 떨어진다.
The Florida Project
평점: 4
