AI 2026.04.28 · 11 min
Advanced Bayesian Ml Deep Dive · 3
VAE의 모든 설계 결정은 하나의 질문에서 나온다
ELBO 유도부터 β-VAE의 disentanglement, Normalizing Flow의 정확한 likelihood, Amortized Inference의 gap, IWAE의 단조 수렴까지 — VAE 계열 생성모델의 통일 원리를 추적한다.
tag
#generative-model
총 6개의 글
AI 2026.04.28 · 14 min
Advanced Ml Fundamentals Deep Dive · 6
Naive Bayes에서 Generative Model까지 — 가정이 틀려도 잘 작동하는 이유
조건부 독립 가정이 현실에서 항상 깨지는데도 Naive Bayes가 강력한 baseline인 이유부터, Generative vs Discriminative의 점근 교차점까지, 분류의 깊은 구조를 추적한다.
AI 2026.04.28 · 11 min
Advanced Sde Deep Dive · 6
Diffusion 모델은 왜 Score를 배우는가
Anderson의 시간반전 공식부터 Tweedie, Score Matching, Denoising Score Matching, VP/VE-SDE, DDPM까지 — 생성모델의 수학적 뼈대를 하나의 흐름으로 추적한다.
AI 2026.04.27 · 12 min
Advanced Generative Model Deep Dive · 1
생성 모델의 통합 프레임워크 — 무엇을 배우는가
Discriminative와 Generative의 수학적 차이부터 KL 최소화 통합 관점, IS·FID·NLL 평가 지표까지, 생성 모델을 하나의 언어로 이해한다.
AI 2026.04.27 · 12 min
Advanced Generative Model Deep Dive · 3
VAE는 왜 latent를 포기하는가
ELBO의 reconstruction-regularization 분해부터 posterior collapse의 근본 원인, reparameterization trick의 수학, β-VAE의 information bottleneck 해석, VQ-VAE의 discrete 전환까지 — VAE 설계 결정의 연쇄를 추적한다.
AI 2026.04.27 · 10 min
Advanced Generative Model Deep Dive · 5
GAN은 왜 그토록 불안정한가
Minimax 정식화부터 JSD 환원, Mode Collapse의 수학적 원인, Wasserstein 거리, Spectral Normalization까지 — GAN 훈련 불안정성의 뿌리를 추적한다.