강연 / 세미나
MINDS Seminar
| 분야Field | |||
|---|---|---|---|
| 날짜Date | 2024-02-22 ~ 2024-02-22 | 시간Time | 10:00 ~ 12:00 |
| 장소Place | Math Bldg.404&Online streaming (Zoom) | 초청자Host | |
| 연사Speaker | U-Jin Choi | 소속Affiliation | KAIST |
| TOPIC | MINDS Seminar | ||
| 소개 및 안내사항Content | TItle : Variational Diffusion Models and Applications Speaker : U-Jin Choi (KAIST) Abstract : Kingma 교수팀이 2015년에 발표한 Auto- Encoding Variational Bayes 연구는 최초의생성모델로 생성모델의 시발점인 Coner-Stone적인 논문입니다. 계속하여 2021에 Variational Diffusion Model, 2023년 12월 NeurIPS2023 에서Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation의 연구를 통하여 Discrete-Time and Continuous-Time의 생성모델의 동치성을 수학적으로 증명하여 Diffusion Probability Models의 통합이론을 완성하였습니다. 워낙 Implication이 넓고 깊으므로 모든 등식을 심층분석하고 의미를 해석하게 됩니다. |
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| 학회명Field | MINDS Seminar | ||
|---|---|---|---|
| 날짜Date | 2024-02-22 ~ 2024-02-22 | 시간Time | 10:00 ~ 12:00 |
| 장소Place | Math Bldg.404&Online streaming (Zoom) | 초청자Host | |
| 소개 및 안내사항Content | TItle : Variational Diffusion Models and Applications Speaker : U-Jin Choi (KAIST) Abstract : Kingma 교수팀이 2015년에 발표한 Auto- Encoding Variational Bayes 연구는 최초의생성모델로 생성모델의 시발점인 Coner-Stone적인 논문입니다. 계속하여 2021에 Variational Diffusion Model, 2023년 12월 NeurIPS2023 에서Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation의 연구를 통하여 Discrete-Time and Continuous-Time의 생성모델의 동치성을 수학적으로 증명하여 Diffusion Probability Models의 통합이론을 완성하였습니다. 워낙 Implication이 넓고 깊으므로 모든 등식을 심층분석하고 의미를 해석하게 됩니다. |
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| 성명Field | MINDS Seminar | ||
|---|---|---|---|
| 날짜Date | 2024-02-22 ~ 2024-02-22 | 시간Time | 10:00 ~ 12:00 |
| 소속Affiliation | KAIST | 초청자Host | |
| 소개 및 안내사항Content | TItle : Variational Diffusion Models and Applications Speaker : U-Jin Choi (KAIST) Abstract : Kingma 교수팀이 2015년에 발표한 Auto- Encoding Variational Bayes 연구는 최초의생성모델로 생성모델의 시발점인 Coner-Stone적인 논문입니다. 계속하여 2021에 Variational Diffusion Model, 2023년 12월 NeurIPS2023 에서Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation의 연구를 통하여 Discrete-Time and Continuous-Time의 생성모델의 동치성을 수학적으로 증명하여 Diffusion Probability Models의 통합이론을 완성하였습니다. 워낙 Implication이 넓고 깊으므로 모든 등식을 심층분석하고 의미를 해석하게 됩니다. |
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| 성명Field | MINDS Seminar | ||
|---|---|---|---|
| 날짜Date | 2024-02-22 ~ 2024-02-22 | 시간Time | 10:00 ~ 12:00 |
| 호실Host | 인원수Affiliation | U-Jin Choi | |
| 사용목적Affiliation | 신청방식Host | KAIST | |
| 소개 및 안내사항Content | TItle : Variational Diffusion Models and Applications Speaker : U-Jin Choi (KAIST) Abstract : Kingma 교수팀이 2015년에 발표한 Auto- Encoding Variational Bayes 연구는 최초의생성모델로 생성모델의 시발점인 Coner-Stone적인 논문입니다. 계속하여 2021에 Variational Diffusion Model, 2023년 12월 NeurIPS2023 에서Understanding Diffusion Objectives as the ELBO with Simple Data Augmentation의 연구를 통하여 Discrete-Time and Continuous-Time의 생성모델의 동치성을 수학적으로 증명하여 Diffusion Probability Models의 통합이론을 완성하였습니다. 워낙 Implication이 넓고 깊으므로 모든 등식을 심층분석하고 의미를 해석하게 됩니다. |
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Admin
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2024-02-19 09:53 ·
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