You know maize mean?
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(GAN)Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks Translation
CV Paper List $$\mathbf{Image-to-Image\;Translation\;with\;Conditional\;Adversarial\;Networks}$$ Figure 1: Many problems in image processing, graphics, and vision involve translating an input image into a corresponding output image. These problems are often treated with application-specific algorithms, even though the setting is always th... Read More
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(GAN)Conditional Generative Adversarial Nets Translation
CV Paper List \(\mathbf{Conditional\;Generative\;Adversarial\;Nets}\) \(\mathbf{Abstract}\) Generative Adversarial Nets [8] were recently introduced as a novel way to train generative models. In this work we introduce the conditional version of generative adversarial nets, which can be constructed by simply feeding the data, y, we wish to ... Read More
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Proof of sigmoid function
\[if\;y=\frac{1}{1+e^{-x}},\;\mathrm{then}\;\frac{\partial{y}}{\partial{x}}=y(1-y)\] Read More
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Softmax Function
Background 복수의 후보 항목들에 대한 로짓값 벡터를 확률 분포 벡터로 변환하는 함수와 이렇게 구해진 확률 분포와 정답에 나타난 확률 분포 사이의 교차 엔트로피를 계산해주는 함수가 필요하게 되었다. … 한 마디로 시그모이드 함수가 이진 판단 문제 해결의 주역이었다면 선택 분류 문제 해결의 주역은 소프트맥스 함수인 것이다.[1] Introduction Softmax it’s a function, not a loss. It squashes a vector in the range (0, 1) and all the resulting elements add up to 1. It is applied ... Read More
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Softmax Cross-Entropy Function
Background Softmax Function의 결과값을 Cross-Entropy의 확률값을 Q로 지정하게 될 때 문제가 발생한다. Introduction 로짓값들 중 가장 작은 로짓값 $a_{i}$값이 너무 작아 0으로 표현될 수 있다. 이런 값이 log값에 적용되면 $-\infty$로 폭주하는 계산 오류가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 아주 작은 양수값 $\epsilon$을 도입하여 다음과 같이 고쳐 쓸 수 있다. Softmax Cross-Entropy computate \[H(P, Q) = \sum_{i=1}^{n}p_{i}\;log\;q_{i}\approx{-\sum_{i=1}^{n}p_{... Read More
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Derivative, 미분
Definition of Derivative, 미분의 정의 미분(微分, 영어: derivative) 또는 도함수(導函數)는 어떤 함수의 정의역 속 각 점에서 함숫값의 변화량과 독립 변숫값의 변화량 비의 극한 혹은 극한들로 치역이 구성되는 새로운 함수다. 어떤 함수의 미분 계수 또는 순간 변화율을 구하는 것을 의미한다.[1] Average rate of Change, 평균 변화율 \[\frac{\Delta{y}}{\Delta{x}}=\frac{f(b)-f(a)}{b-a}\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;... Read More
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(GAN)Wasserstein GAN Translation
CV Paper List \(Wasserstein\;GAN\) $\mathbf{1\;\;\;Introduction}$ The problem this paper is concerned with is that of unsupervised learning. Mainly, what does it mean to learn a probability distribution? The classical answer to this is to learn a probability density. This is often done by defining a parametric family of densities $P_{\thet... Read More