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title: '210813'

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# 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.
    