hansong0219/advanced-deep-learning-notebooks

Auto Encoder, Generation Model, GAN

Advanced_Deep_Learning

Auto Encoder, Generation Model, GAN

목적

본 Repository 는 생성모델에 대한 공부 및 내용 정리를 목적으로 하고 있다. 오토인코더, Segmentation 을 위한 생성자로 쓰이는 UNET, VAE(Variational Auto Encoder), GAN, 개선된 Advanced GAN, 개선된 최신 논문 형태의 GAN 등을 담고 있으며, 차후 위의 모델들의 기반 지식을 활용하여, 다양한 프로젝트에 대한 응용을 Repository 의 연동을 통하여 정리할 예정이다.

처리환경

• Google Colab 을 이용한 Jupyter Notebook
• python (.py)
• Tensorflow 2.x
• Keras

공부, 정리한 내용을 쉽게 공유하기 위해 다수의 Code 를 Colab 으로 부터 Jupyter Notebook 으로 작성할 예정이다. 그러나, 다소 복잡한 구조의 모델의 경우, Jupyter NoteBook 만으로 작성하는데 한계가 있어, 작성 파일을 모듈로 사용할 예정이다. 모든 코드는 Tensorflow 와 keras 기반으로 작성 되었으며, 차후 동일한 내용에 대해 Pytorch 로 구성하는 방법 또한 다룰 것이다.

목록

Auto Encoder

• 노이즈 제거
• 채색 오토 인코더
• VAE(변분 오토 인코더)

UNET

• UNET
• ResUNET

GAN

• DCGAN
• Conditional GAN (CGAN)
• 3D GAN

Aproved GAN

• WGAN
• LSGAN
• ACGAN

Cross-Domain Application

• Pix2Pix
• Cycle GAN

GAN Applications

• 3DGAN
• SAGAN
• BigGAN
• ProGAN
• Style GAN