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[논문 리뷰] GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion ModelsMachine Learning/Multimodal Learning 2022. 5. 17. 04:07
DALL-E 2의 기본 구조가 되었던 GLIDE 논문을 리뷰합니다. OpenAI에서 발표한 Text-to-Image 모델이며, 기존 GAN이 주축이던 Text-to-Image domain에 DIffusion model을 도입해 사실적인 이미지를 생성했습니다. 또한 in-painting을 활용한 이미지 editing으로 복잡하고 긴 텍스트도 이미지에 반영할 수 있는 방법을 제안합니다. GLIDE의 경우 코드와 작은 사이즈의 모델 파라미터도 공개되어 있어, 코랩을 활용한 데모도 소개하겠습니다.(다음 포스트에서) [ paper | code ] GLIDE의 Text-conditional image inpainting 예시. (Guided Language to Image Diffusion for Generatio..
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연금술사 _ 파울로 코엘료Personal Story/Book 2022. 5. 15. 23:03
모래 알갱이 하나는 천지창조의 한순간이며, 그것을 창조하기 위해 온 우주가 기다려온 억겁의 세월이 담겨 있다고 했다. p28 소년은 아버지의 눈을 보고 알 수 있었다. 그 역시 세상을 떠돌고 싶어 한다는 걸. 물과 음식, 그리고 밤마다 몸을 누일 수 있는 안락한 공간 때문에 가슴속에 묻어버려야 했던, 그러나 수십 년 세월에도 한결같이 남아 있는 그 마음을. p39 항상 똑같은 사람들하고만 있으며 그들은 우리 삶의 한 부분을 차지해버린다. 그렇게 되고 나면, 그들은 우리 삶을 변화시키려 든다. 그리고 우리가 그들이 바라는 대로 바뀌지 않으면 불만스러워한다. 사람들에겐 인생에 대한 나름의 분명한 기준들이 있기 때문이다. 하지만 정작 자기 자신의 인생을 어떻게 살아가야 하는지 알고 있는 사람은 아무도 없다. ..
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[개념 정리] 2. 하둡 분산 파일 시스템(HDFS) 이해(1)Big Data/Hadoop 2022. 5. 14. 01:20
Keyword : HDFS, 구글 플랫폼의 철학, 하둡 특성, 하둡 클러스터 네트워크 및 데몬 구성, 블록, 네임노드, 데이터노드 개인적인 공부를 위해 강의를 정리한 내용입니다. 이번 글에 포함되어 있는 많은 이미지 또한 해당 강의에서 발췌했습니다. 하둡을 처음 공부하시는 분들은 강의 시청을 추천드립니다. 하둡 분산 파일 시스템(HDFS) 이해 분산환경은 물리적으로 여러 대의 서버가 하나의 클러스터처럼 동작하는 환경을 뜻합니다. 그런 분산 플랫폼의 구조를 크게 두 개로 나누면 마스터-슬레이브 구조와 마스터가 없는 구조로 나눌 수 있습니다. 마스터-슬레이브 구조는 최종 마스터 역할을 하는 부분이 있고 그 마스터의 관리를 받는 슬레이브들이 있는 구조를 뜻합니다. 슬레이브 서버들은 n대의 서버로 확장할 수 있..
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[CS231n] 9. Convolutional Neural Networks: Layer Patterns, Case studiesMachine Learning/CS231n 2022. 5. 13. 22:11
ConvNet Architectures We have seen that Convolutional Networks are commonly made up of only three layer types: CONV, POOL and FC. We will also explicitly write the ReLU activation function as a layer, which applies elementwise non-linearity. Layer Patterns The most common form of a ConvNet architecture stacks a few CONV-ReLU layers, follows them with POOL layers, and repeats this pattern until t..
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[CS231n] 8. Convolutional Neural Networks: Architectures, Pooling LayersMachine Learning/CS231n 2022. 5. 12. 11:52
layers, spatial arrangement, layer patterns, layer sizing patterns, AlexNet/ZFnet/VGGNet case studies, computational considerations Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) CNNs are very similar to ordinary NN. → made up of neurons that have learnable weights and biases. Each neuron receives some inputs, performs a dot product and optionally follows it with a non-linearity. still have sco..
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[개념 정리] 1. 하둡의 탄생과 생태계의 활용Big Data/Hadoop 2022. 5. 10. 14:39
Keyword : Hadoop의 역사, Hadoop 생태계의 진화 개인적인 공부를 위해 강의를 정리한 내용입니다. 이번 글에 포함되어 있는 많은 이미지 또한 해당 강의에서 발췌했습니다. 하둡을 처음 공부하시는 분들은 강의 시청을 추천드립니다. 하둡의 역사를 살펴보며 왜 하둡이 필요한지, 하둡의 생태계가 어떻게 이루어져 있는지 알아보겠습니다. Why Hadoop? 비정형 데이터를 포함한 빅데이터를 다루는 데 적합한 플랫폼이며, 하둡을 이용하는 기업들이 꾸준히 증가하고 있습니다. 이로 인해 하둡 엔지니어의 수요도 급증하고 있습니다. 하둡은 2007년 탄생 이후 3점대 버전이 나온 성숙한 기술이고, 하둡 에코시스템은 Governance, Finance, Banking, Insurance, Healthcare ..