딥러닝관련/자연어처리6 StackGAN 논문 리뷰(작성 중) (Abstract - 기존의 text-to-image 접근 방식으로 생성 된 샘플은 주어진 설명의 의미를 대략적으로 반영할 수 있지만, => 필요한 세부 사항과 생생한 객체 부분을 포함하지는 않는다. - 어려운 문제를 sketch-refinement process를 통해보다 관리하기 쉬운 sub-problems로 decompose한다. - Stage-I GAN : 주어진 text description을 기반으로 객체의 기본 모양과 색상을 스케치 -> low-resolution 이미지를 생성합니다. - Stage-II GAN : Stage-I 결과 및 텍스트 설명을 입력 -> high- resolution 이미지를 생성 - Synthesized image의 diversity를 개선하고 conditional.. 2020. 7. 16. Word Embedding Word Embedding - 텍스트를 구성하는 하나의 단어를 수치화하는 방법의 일종 - 단어를 vector로 표현 [아래는 참고 2, 3 링크에서 참고하여 필요한 내용을 적어 놓고 일부 수정한 것입니다.] 데이터 = 대상의 속성을 표현해 놓은 자료 - 속성들을 바탕으로 대상을 판단할 수 있다 (속성 → 대상 판단) - 따라서 대상을 어떤 속성으로 표현하는지 매우 중요하다 (대상 속성 표현 중요) - 이렇게 대상의 속성을 표현하는 방식 => Feature representation Ex) if 텍스트 - 텍스트의 속성을 표현해 놓은 것 : 데이터 - 단어가 강아지라면 강아지 자체가 대상의 속성이 될 수 있다. - 품사, 앞 단어 또는 문장에서 몇번째 단어인지, 단어가 긴지 짧은지 등이 중요할 수 있다. .. 2020. 7. 13. 이전 1 2 다음
