[GAN] 확률 밀도의 추정과 샘플링
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공부정리/Computer Vision
확률 분포(Probability distribution)의 추정 (estimation) 주사위를 굴렸을 때 각각의 수를 얻는 확률은 어떻게 될까? 이미지를 학습할 때 확률 변수 x는 64x64x3와 같은 차원을 갖는 고차원 벡터로 표현될 수 있다. 아래 예를 들어 얼굴을 그리기 위해 눈, 코, 입 등의 feature를 Latent vector z에 담고, 그 z를 이용해 그럴듯한 한국인의 얼굴을 그려내야 한다. 이러한 생성 모델에서는 확률 분포가 실제 존재하는 확률 분포와 얼마나 가까이 추정하였는지에 따라 달라질 수 있다. latent vector x3은 금발 여성의 눈 모양의 평균 및 분산, 한국인 코 길이의 평균 및 분산, 한국인 머리카락 길이의 평균 및 분산 등등의 정보를 담고 있다고 생각할 수 있..