2020/04/23 Foot step

About Machine Learning

Learned about GAN

-GAN

GAN은 Generator와 Discriminator로 나뉜다. 서로 경쟁하며 고도화.

-Latent Variable

'z'로 input되며 Generator와 Discriminator를 속이기 위해 가짜 이미지를 만듬.

-Loss function of GAN

GAN의 loss function은 다른 구조와는 조금 다른 구조를 가지고 있는데 Generator의 loss function은 1개를 갖고 Discriminator는 2개를 갖는다. 이유는 Generator는 fake image를 진짜로 만드는 목적이 1개이며  Discriminator는 진짜를 진짜로 가짜는 가짜로 구분하는 목적 2개를 가지고 있기 때문이다.

-Genarative model

Genarative model goal은 training data로 부터 유사한 새로운 data를 생성하는데 목적이 있습니다.

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About something new

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To-do list

• [x] Get up at 8 30
• [x] Organize the blanket
• [x] Put the flower on the windowsill
• [x] Get the supplements and the chocolate, make some water.
• [x] Drink coffee, Do the diary about sleeping and thoughts
• [x] Stretch your body for 20 min
• [x] Stretch Ulnar nerve with 원동력 exercise
• [x] Read AI news And the news
• [x] Do machine learning
• [x] One day One commit
• [x] Do Eng words
• [x] Go for cardio
  • [x] Have time to think about something new
• [x] 미숫가루
• [x] walnut and almonds
• [x] Do Intermittent fasting at 7
• [x] Read book
• [x] Do blogging
• [x] Do out-put
• [x] Put the flower back from the windowsill