# 210813

스페셜 피어세션
서로 피어세션은 어떻게 정리하는지
학습정리는 어떻게 하는지
멘토링은 각 조 별로 어떻게 진행되는지
도메인은 정했는지
부스트캠프 지원동기와 앞으로의 진로
수업은 어디서 듣는지?

1) 강의 복습 내용

Generative Model(알아서 데이터 등을 생성하는 model)
이외에도 더 특성이 있는데 ,
implicit, explicit(~한 이미지가 ~에 속할 확률 제공)
+특징들을 뽑아내는

Cf) 많은 경우에 패러미터를 줄이는 방법
*Chian rules
*Bayes rule
*Conditional independece
->>>>>>>여기서 이러한 method를 쓰는 model을 Auto-regressive Model 이라 한다.
*Latent space : hidden layer 즉, 패턴을 찾기 위해 데이터의 특징을 학습하고 데이터 표현을 단순화

#Posterior distribution : 관측값이 있을 때 관심있는 random varibale의 확률분포
#Variational distribution g(z\x) that minimizes the KL divergence between the true posterior

->VAE(Variational Auto-encoder)
1. not explicit
2. The prior fitting term must be differntiable
3. In most cases, we use an isotropic Gaussian
->Adversarial Auto-encoder
1. VAE의 한계인 KL divergence 에서 생기는 문제를 어느정도 해결
->GAN(Generative Adversarial Network)
한쪽은 Fake를 계속 만들어내고 다른쪽은 이를 계속 판별한다.
서로서로 영향을 주며 만들어 내는 쪽은 판별하는 쪽을 속이기 위해 학습한다.

Posterior distribution :

2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리

오늘은 과제가 없다. 이따가 선택과제를 보면서 다시 볼 생각이다

3) 피어세션 정리

스페셜 피어세션에서 나눈 내용 정리
팀 회고록 정리

4) 학습 회고

어제 내용도 어려웠지만 특히 오늘 차 내용이 어려웠다.
강의를 들으며 네이버, 구글 등을 참고를 많이했다.
학습을 정리하면서 강의 내용을 자기의 언어로 표현하는건 역시
도움이 많이 된다.