모끼의 딥러닝 공부

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[1] Probabilistic Graphical Model Overview

아래 references의 강의 및 자료들을 공부하고 짧게 정리한 내용입니다! 저도 공부하면서 정리한 내용이라 틀린 것이 있다면 언제든 댓글 달아주신다면 감사하겠습니다~ :D[Preliminary: Probability Review]https://ermongroup.github.io/cs228-notes/preliminaries/probabilityreview/ Probability ReviewProbability Review We provide a review of probability concepts. Some of the review materials have been adapted from CS229 Probability Notes and STATS310 Probability Theory Note..

Courses/Probabilistic Graphical Model 2024.09.11

[논문 읽기] MINE : Mutual Information Neural Estimation(ICML 2018)

논문 링크 : https://arxiv.org/abs/1801.04062 MINE: Mutual Information Neural Estimation We argue that the estimation of mutual information between high dimensional continuous random variables can be achieved by gradient descent over neural networks. We present a Mutual Information Neural Estimator (MINE) that is linearly scalable in dimension arxiv.org *이 글은 논문 스터디를 진행하며 도움을 받아 작성한 글입니다. *딥러닝 + 수학 초..

paper review/information theory 2019.04.17
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GNN, variational inference, reparameterization trick, exponential family, gaussian, Deeplearning, GCN, 딥러닝, MCMC, Attention, gaussian mixture, mutual information, CS231n, 논문읽기, Generative Model, probabilistic graphical model, gan, deep learning, Bernoulli, VAE,

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