Encoder

[Part4]Sketch2Pokemon-Discriminator구성|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기 Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기(현재 page) 학습 및 테스트하기 Discriminator 구성하기 Generator만으로 좋은 결과를 도출하기에는 부족할 것입니다. 조금 더 사실적인 이미지를 생성하기 위한 Pix2Pix를 완성시키기 위해서는 Discriminator가 필요한데, 이번 스탭에서는 Discriminator를 만들어 Pix2Pix 구조를 완성시켜 보는 시간을 가져봅시다. Discriminator의 구성요소 알아보기 아래의 사진은 Pix2Pix 논문에서 Discriminator를 구성하는데 필요한 정보이니, 알아보도록 합시다. Generator의 구성 요소와 똑같이 "C64" 등으로 표기되어 있습니다. 진짜인지 가짜 이..

[Part3]Sketch2Pokemon-UNet Generator|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기 Generator 재구성하기(현재 page) Discriminator 구성하기 학습 및 테스트하기 Generator 재구성하기 이전 스탭에서 Encoder와 Decoder를 연결시켜 Generator를 만들어 보았습니다. 하지만 앞서 설명드린 것처럼 Pix2Pix의 Generator 구조는 아래 그림처럼 두 가지를 제안하였는데, 아래 그림을 한번 살펴봅시다. 위 그림에서 각 구조 아래에 표시된 이미지는 해당 구조를 Generator로 사용했을 때의 결과입니다. 단순한 Encoder-Decoder 구조에 비해 Encoder와 Decoder 사이를 skip connection으로 연결한 U-Net 구조를 사용한 결과가 훨씬 더 실제 이미지에 가까운 품질을 보이는 것..

[Part2]Sketch2Pokemon-Generator 구성하기|Pix2Pix

데이터 준비하기 Generator 구성하기(현재 page) Generator 재구성하기 Discriminator 구성하기 학습 및 테스트하기 Generator 구성하기 이제부터 본격적으로 Pix2Pix 구조를 구현해보고자 한다. 앞서 cGAN과 같이 Tensorflow의 Subclassing 방법을 이용해 모델을 만들어볼 것이다. Generator의 구성요소 알아보기 먼저, 아래의 사진은 Pix2Pix 논문에서 Generator를 구성하는데 필요한 정보인데, 한번 읽어보도록 하자. Question 논문에서 표기한 encoder의 "C64"는 어떠한 하이퍼 파라미터를 가진 레이어들의 조합을 나타내는 것일까??? 64개의 4 * 4 필터에 stride 2를 적용한 Convolution → 0.2 slope의..

트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇|Transformer

In [2]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) ⛳ 트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇 ⛳¶ 대화형 챗봇이란❓❓❓¶인공지능이라고 할 때 처음 떠오르는 것은 인간의 언어를 이해하고 인간과 자연어로 대화할 수 있는 기계를 떠올릴 것이다. 이미 시리나 구글 어시스턴트 등을 사용하고 있지만 이런 챗봇은 모두 대화형은 아니다. 챗봇의 5가지 대표 유형 위 참고 자료를 읽어보면, 챗봇에는 인간과 자연어로 대화를 주고받는 대화형 챗봇 이외에도, 정해진 트리형 메뉴 구조를 따라가는 트리형(버튼) 챗봇, 추천형 챗봇, 시나리오형 챗봇, 이를 결합한 결합형 챗봇이 있다. 대화형을 제외하면 사실상 챗봇은 대화형 UX를 가졌지만 본질적으로는 검색엔..