generating 모델에 대하여

Background

딥러닝의 모델에는 RBM, DBN, CNN, RNN, DBM, DA 등의 모델이 존재한다. 이 모델들은 역할에 따라서 Discrimination 모델과 Generating 모델로 나뉘어 진다.  Discrimination 모델은 데이터와 각 데이터에 해당하는 label을 기반으로 새로운 데이터가 어떠한 label 일지를 분류하는 모델이라고 할 수 있다. 예를 들어 이미지인식을 하는 경우 어떤 이미지가 무엇인지를 분류하는 것은 Discrimination 모델을 통해 이루어진다고 할 수 있다. 반면에 Gernerating 모델은 기존의 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 모델이라고 할 수 있다. 동영상을 보고 각 화면을 글로 표시하는 것은 Generating 모델을 통해 이루어진다.  위의 대표적인 모델들을 Discrimination 모델과 Generating 모델로 분류해보면 Discrimination 모델에는 CNN을 그리고 Generating 모델에는 RNN, DBN, DA, RBM을 들 수 있다.

1. Generating은 모델이란?

Generating 모델이란 기존의 데이터를 기반으로 훈련된 모델를 통해 새로운 데이터를 만드는 모델이다.

2. Generating 모델의 훈련

Generating 모델의 훈련은 기본적으로 supervised learning에 의하여 이루어진다.

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