Deep Learning

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신경망, CNN, RNN, Transformer 등 딥러닝의 핵심 모델과 학습 알고리즘을 직접 구현하고 정리한 노트들입니다.

OpenAI Gym 환경에서 강화 학습 알고리즘(Q-Learning, DQN)을 이용하여 에이전트를 학습시키는 실습 과정을 상세히 설명합니다.

DQN의 구조와 작동 원리를 상세히 설명하고, Q-Learning의 한계를 극복하는 방법을 제시합니다.

Stable Diffusion 모델의 특징과 구조를 설명하고, 고해상도 이미지 생성 기술에 대한 이해를 돕습니다.

Q-Learning 알고리즘의 원리와 작동 방식을 설명하고, Q-table을 이용하여 최적의 정책을 학습하는 방법을 제시합니다.

딥러닝 모델의 취약점인 적대적 공격(Adversarial Attack)과 이를 방어하기 위한 다양한 기법(Adversarial Training, Robust Optimization 등)을 소개합니다.

Markov Decision Process (MDP)를 설명하고, 강화 학습 문제를 수학적으로 정의하는 방법을 제시합니다.

Diffusion Models의 원리를 설명하고, 기존 GAN 기반 모델과 비교하여 장단점을 분석합니다.

이미지 생성 모델의 성능을 평가하기 위한 FID(Frechet Inception Distance), IS(Inception Score)를 설명하고, 각 지표의 계산 방법 및 해석 방법을 다룹니다.

Policy Gradient 알고리즘의 원리와 작동 방식을 설명하고, 정책을 직접 학습하는 방법을 제시합니다.

LIME, SHAP 등 딥러닝 모델의 설명 가능성을 높이는 방법론을 소개하고, 각각의 장단점을 비교 분석합니다.

Vision Transformer (ViT)의 구조와 작동 원리를 설명하고, CNN 기반 모델과의 성능을 비교 분석합니다.

강화 학습의 기본적인 개념(환경, 에이전트, 보상)을 설명하고, 지도 학습 및 비지도 학습과의 차이점을 강조합니다.

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