Deep Generative Models - [Stanford CS236] 필기본 모음

학습 소감

cs231n에서 CNN 아키텍처를 매우 자세히 다루었다면, cs236에서는 최신 생성형 모델과 확률적 모델링 방법을 주로 다루었다. 마지막 강의까지 듣고 나니, 첫 번째 강의에 나온 pdata와 pθ 이야기는 강의에서 소개된 다양한 모델을 최대로 일반화한 모습이라고 느껴진다. Variational Autoencoders, Generative Adversarial Network, Energy Based Model, Score Based Model, Diffusion Model 등 중요한 모델의 주요 개념과 수학적 배경을 알아볼 수 있어서 유용했다. 

 

중요한 내용을 꽉꽉 눌러 담은 강의였다. 이제 곧 학부 졸업을 앞두고 있는데, 학교 강의처럼 누가 떠먹여 주지 않아도 이러한 양질의 강의 또는 자료를 많이 찾아봐야겠다는 생각이 들었다. (cs236은 교수님께서 추천해주셨다..)

 

어려웠던 점은 모델 간의 특징과 세부 사항이 많아서 모든 걸 기억하기는 힘들다는 점과 복잡한 수식이 많다는 점이었다. 강의에서 언급하는 부분을 이해하려고 노력했지만, 어렵게 느껴지는 수식들도 물론 있었다. 그래서 복습할 때는 각 모델의 주요 특성을 다시 한번 정리하고, 가볍게 지나간 수식이 있다면 꼼꼼히 다시 보면서 빈 곳을 채워가면 좋을 것 같다.

 

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[CS236] Lecture1 필기본

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