이번 리뷰는 Adversarial Examples을 GAN을 사용하여 Defense하는 Defense-GAN에 대한 논문이다. 기존에 GAN에 대해 관심도 가지고 있었는데 이렇게 attack에 GAN을 접목시켜서 Defense를 한다니 흥미롭지 않을 수 없다 ㅎㅎ..살펴보도록 하자! https://arxiv.org/abs/1805.06605 Defense-GAN: Protecting Classifiers Against Adversarial Attacks Using Generative Models In recent years, deep neural network approaches have been widely adopted for machine learning tasks, including classif..

이번에는 한국에서 낸 유명한 GAN논문인 StarGAN을 리뷰할 것이다. https://arxiv.org/abs/1711.09020 StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation Recent studies have shown remarkable success in image-to-image translation for two domains. However, existing approaches have limited scalability and robustness in handling more than two domains, since different models should be bu..

https://arxiv.org/abs/1706.09138 Perceptual Adversarial Networks for Image-to-Image Transformation In this paper, we propose a principled Perceptual Adversarial Networks (PAN) for image-to-image transformation tasks. Unlike existing application-specific algorithms, PAN provides a generic framework of learning mapping relationship between paired images ( arxiv.org 최근 GAN에 많은 관심이 있어서 관련 논문을 차근차근 읽..

요즘 딥러닝과 forier domain 사이의 관계 또는 조합 관련하여 논문을 읽고 있는데, 그 중 흥미로운 논문 하나를 리뷰하려고한다. https://arxiv.org/abs/2108.08487 Amplitude-Phase Recombination: Rethinking Robustness of Convolutional Neural Networks in Frequency Domain Recently, the generalization behavior of Convolutional Neural Networks (CNN) is gradually transparent through explanation techniques with the frequency components decomposition. Howe..

요즘 심층학습이란 책으로 스터디를 진행 중인데, 그 때마다 배운 지식을 정리하려고한다.. 그 중 첫번째로 선형대수에 대해 공부하였고, 이전에 배웠던 지식과 새로 배운 내용등을 천천히 정리해나갈 것이다. Linear Dependence는 선형대수를 한 번이라도 배운 사람이라면 무조건 들어보았을 단어이다. Linear Dependence를 보기 전에 먼저 Linear Combination이 무엇인지부터 살펴보자. 어떠한 matrix A에 대해서 $Ax=b$라는 방정식을 살펴보자. 만약 A가 역함수가 존재한다면 해 $x$는 무조건 하나만 존재하겠지만, 그렇지 않은 경우도 분명 존재한다. 해가 아예 없을 수도 있고, 또는 2개 이상이 존재할 수 있다. 이러한 관계 속에서 Linear Combination(선형 ..