AI 2026.04.28 · 12 min
Advanced Information Theory Deep Dive · 2
KL에서 Wasserstein까지 — 분산(divergence)은 무엇을 측정하는가
KL의 비음수성 증명부터 Forward/Reverse KL의 기하학, JSD와 GAN의 이론적 연결, f-divergence 통일 프레임, Wasserstein의 등장까지 — 분포 간 거리의 설계 철학을 추적한다.
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#wasserstein
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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.