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Papers/Generative Models

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[논문 리뷰] How to Train Your Energy-Based Models Author: Y Song Publication: https://arxiv.org/abs/2101.03288 Diffusion model의 입문용 논문으로 추천돼있어 아는 내용 갈무리 겸 읽어보게 되었다. 각 섹션의 개요만 간단하게 정리해본다. Energy-Based Models (EBMs) Energy function: Unnormalized negative log-probability Density estimation은 nonlinear regression 문제로 귀납된다. Probability density:

$p_\theta(x) = {{-E_\theta(x)} \over {Z_\theta}}$ E는 parameter

$\theta$ 에 대한 nonlinear regression 함수이다. Norm..

[논문 리뷰] Protein Design with Guided Discrete Diffusion (NIPS 2023) 이 글에서 다루는 논문: Protein Design with Guided Discrete Diffusion (2023.05, N Fray et al.) https://arxiv.org/abs/2305.20009비슷한 시기에 나온 유사한 논문: Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling (2023.06, N Gruver et al.) https://arxiv.org/abs/2306.12360참고하면 좋을 논문: Plug-and-Play Language Models (PPLM) https://arxiv.org/abs/1912.02164 Code: https://github.com/ngruver/NOSIntroductionProtein sequence desig..

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