자기회귀 생성 모델 입문: 코넬대 CS 6785 강의로 보는 체인 룰, NADE, WaveNet의 원리
코넬대 CS 6785 딥 제너레이티브 모델 강의 3강 정리. 확률의 체인 룰을 신경망으로 근사해 다음 변수를 예측하는 자기회귀 모델의 원리와, 마스킹된 오토인코더·NADE·RNN·WaveNet으로 이어지는 계보를 정리했다.
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자기회귀 모델 최신 뉴스와 핵심 해설
자기회귀 모델 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
텍스트 확산 언어 모델 원리 정리: 마스크 복원 방식, 추론 10배 속도와 학습 비용의 맞교환
GPT 계열이 토큰을 하나씩 예측하는 것과 달리 확산 언어 모델은 전체 초안을 만든 뒤 여러 번 고쳐 쓴다. 마스크 토큰으로 언어에 확산을 적용하는 원리와, 추론은 빨라지지만 학습은 느려지는 맞교환을 정리했다.
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