내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만,
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어떤 특정 형상에 대한 이미지의 output vector들을 잔뜩 모아서 어떤 학습된 분포를 확인했으면
그 다음 새로운 데이터가 들어왔을 때, 기존 분포에 매핑시켜서, 새로운 데이터가 outlier인지 아닌지 확인하면 되는 거 아닌가?
그리고 사실 기초통계학에서도 가르치는 방법이기 때문에, 이런 연구가 이미 있지 않을까?
그냥, 어제 프로젝트 미팅을 하다가, 딥러닝 팀이 anomaly detection 요구를 받았을 때 많이 힘들어하길래 문득 든 생각이긴 한데...
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- 내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만, 2017.01.02
- "내성적인 아이들이 논리적인 사고를 하는 경향을 보이고 외향적인 아이는 기하를 아주 잘한다. 아무래도 성격에 따라 잘 하는 분야가 나뉘는 것 같다." 2017.01.02
- 새벽 동안에, 분포가 다른 것들 끼리의 Neural Network Mixture Model을 만들어보려 씨름을 했는데, 하다하다 보니 그냥 Generalized Mixture Model이 만들어졌다 2017.01.02
- "당신이 모른다고 내가 모르라는 법은 없죠"라고 할 걸 그랬다는 생각이 계속 든다. 2017.01.02
내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만,
2017. 1. 2. 02:14
"내성적인 아이들이 논리적인 사고를 하는 경향을 보이고 외향적인 아이는 기하를 아주 잘한다. 아무래도 성격에 따라 잘 하는 분야가 나뉘는 것 같다."
2017. 1. 2. 02:14
오전에는 모처럼 고등과학원에서 공부를 했었다.
중간에 휴게실에서 커피를 마시다가, 두 교수의 대화를 엿들었는데, 이런 얘기였다.
.
"내성적인 아이들이 논리적인 사고를 하는 경향을 보이고 외향적인 아이는 기하를 아주 잘한다. 아무래도 성격에 따라 잘 하는 분야가 나뉘는 것 같다."
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오잉?
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새벽 동안에, 분포가 다른 것들 끼리의 Neural Network Mixture Model을 만들어보려 씨름을 했는데, 하다하다 보니 그냥 Generalized Mixture Model이 만들어졌다
2017. 1. 2. 02:13
새벽 동안에, 분포가 다른 것들 끼리의 Neural Network Mixture Model을 만들어보려 씨름을 했는데, 하다하다 보니 그냥 Generalized Mixture Model이 만들어졌다 
-_-
내가 뭘 잘못한걸까?
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2017. 1. 2. 02:13
얼마전에 "나도 모르는걸 네가 어떻게 하느냐"는 이야기를 들었었는데
"당신이 모른다고 내가 모르라는 법은 없죠"라고 할 걸 그랬다는 생각이 계속 든다.
다음부터는 그렇게 해야겠다.
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