1. Diffusion Model(DDPM) 강의
https://www.youtube.com/watch?v=uFoGaIVHfoE&t=216s&pp=ygUPZGlmZnVzaW9uIG1vZGVs
1.1. 위의 강의를 이해하기 위한 링크들
1. 조건부 확률, 사후 확률, 베이즈 정리
https://kongdols-room.tistory.com/133
http://godingmath.com/bayestheroem
베이즈 정리와 조건부 확률의 관계 | godingMath
베이즈 정리란 사후 확률 (posterior probability) 을 사전 확률 (prior probability) 를 이용하여 표현하는 방법으로 수학적으로 다음과 같이 표현합니다. 사건 B가 먼저 일어난 후 사건 A가 일어날 때, $$P(B|A
godingmath.com
2. 가우시안 프로세스
[GP-1] 가우시안 프로세스 (Gaussian Process)의 개념
랜덤변수(random variable)는 확률 실험의 결과에 실숫값을 대응시키는 함수로 정의된다. 또한 랜덤 프로세스(random process)는 어떤 파라미터로 인덱스(index)된 무한개의 랜덤변수의 집합으로 정의된다
pasus.tistory.com
3. 마코프 프로세스, 마코프 체인
[강화학습] 마코프 프로세스(=마코프 체인) 제대로 이해하기
이 포스팅은 어느 카테고리에 넣어야할지 고민이 된다. 확률과도 관련이 있고, 딥러닝의 강화학습과도 관련이 있고, 영상처리의 몇몇 알고리즘에서도 사용되기 때문이다. 짧은 고민 끝에 머신
bskyvision.com
[Ch.2] Markov Decision Process
저번 포스팅에서 '강화학습은 Markov Decision Process(MDP)의 문제를 푸는 것이다.' 라고 설명드리며 끝맺었습니다. 우리는 문제를 풀 때 어떤 문제를 풀 것인지, 문제가 무엇인지 정의해야합니다. 강화
sumniya.tistory.com
위의 [Ch.2] Markov Decision Process 는 MP 까지만 정리하였고 추후에 MRP 이후 내용 정리할 듯 하다.\
4. KL Divergence
https://angeloyeo.github.io/2020/10/27/KL_divergence.html
KL divergence - 공돌이의 수학정리노트 (Angelo's Math Notes)
angeloyeo.github.io
2. Diffusion Model 기반의 vision generative model 정리 깃 링크
https://github.com/kwonminki/One-sentence_Diffusion_summary
GitHub - kwonminki/One-sentence_Diffusion_summary: The repo for studying and sharing diffusion models.
The repo for studying and sharing diffusion models. - GitHub - kwonminki/One-sentence_Diffusion_summary: The repo for studying and sharing diffusion models.
github.com
3. CVPR 2023 링크 및 관련 논문 링크
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[CV] 렌즈 왜곡 보정 논문 검색을 위한 키워드 정리 (0) | 2022.11.25 |
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[GP-1] 가우시안 프로세스 (Gaussian Process)의 개념
랜덤변수(random variable)는 확률 실험의 결과에 실숫값을 대응시키는 함수로 정의된다. 또한 랜덤 프로세스(random process)는 어떤 파라미터로 인덱스(index)된 무한개의 랜덤변수의 집합으로 정의된다
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https://github.com/kwonminki/One-sentence_Diffusion_summary
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