cs231n Lecture 13 | Generative Models

https://youtu.be/5WoItGTWV54 cs231n 13강 강의를 듣고 개인적으로 정리한 내용입니다. 개인적으로 정리했기 때문에 다소 내용이 투박합니다. 비지도 학습과 모델들을 살펴본다. ·지도 학습은 데이터와 레이블을 가지고 있는 형태입니다. ·비지도 학습은 데이터만 존재합니다. 목표는 데이터의 숨겨진 구조와 feature representation을 찾는것입니다. feature representation : 원시 데이터에서 기능 감지 또는 분류에 필요한 표현을 자동으로 발견 할 수 있도록하는 일련의 기술. 특징감지?! ·Generative Models 결국 목표는 representation 하는것으로 보입니다. Explicit density setimation 과 Implicit density estimation 2가지 방법입니..........

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