One-Class Classification
이 포스팅은 One-Class Classification(OCC) 를 공부하며 정리한 글입니다. 1. One-Class Classification(OCC)이 무엇인가? One-Class Classification(OCC)는 쉽게 말하면 정상 데이터만 보고 정상의 영역...
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이 포스팅은 DiT (Diffusion Transformer)를 공부하며 통계학적인 관점에서 핵심 개념을 정리한 글입니다. 1. Introduction 최근 디퓨전 모델은 이미지 생성 분야에서 중요한 역할을 하는 생성 모델로 자리 잡았습니다. 특히 DDPM (Ho e...
Introduction: The Last Frontier of Tabular Data
이 포스팅은 Bayesian Additive Regression Networks (BARN) Linero, 2024; arXiv:2404.04425v1 을 읽고 정리한 글입니다.
이 포스팅은 Mixture of Experts(MoE)의 개념을 정리하고, 전통적인 Ensemble과 비교하여 차이를 설명합니다.
이 포스팅은 “Make Me a BNN: A Simple, Scalable Strategy for Estimating Bayesian Uncertainty” 논문을 읽고 ABNN의 핵심 아이디어에 대해 정리한 글입니다.
이 포스팅은 Papamakarios et al. (2021)의 “Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference”, Kobyzev et al. (2021)의 “Normalizing Flows: An Introductio...