뇌절맨

좋은 관성은 별탈 없다면 나쁘게 가는 법이 없다. 그래서 항상 나쁜 관성에 빠지지 않으려고 노력한다. 그녀석은 여러 이유로 본인의 꿈을 잘 펼치지 못했는데, 이제 전진의 첫발을 내딛었다. 제법 오래 멈춰있던 터라 지금의 움직임이 얼마나 큰 에너지가 들지 안다. 큰 결심을 했고, 큰 용기로 조용한 관성에서 벗어난 너가 자랑스럽다. 내가 정말 아끼고 사랑하는 너를 항상 응원해.

외부 힘이 가해지지 않으면 물체는 일정한 속도로 움직인다 물체의 운동을 설명하는 법칙이지만 우리의 삶과 마음에도 적용된다는 것을 잊지 말자.

[공부 자료 및 요약] D regularization (R1 regularization) 은 주어진 인풋에 대한 output 값의 변화를 최소화 해주는 정칙화 방법이다. 이는 안정적인 discriminator학습을 위해 사용된다. G regularization은 w의 작은 섭동 (perturbation)에 그에 상응하는 작은 움직임 (non-zero, but fixed magnitude)을 강제하기 위해 사용된다. 이는 z, z + epsilon 두 벡터가 완전히 같지는 않지만 또 epsilon만큼의 변화에 해당되는 아웃풋 이미지를 생성하도록 강제한다. Latent Vector and Space는 사실 graphical model에서 파생된 단어인데, 주어진 데이터를 표현한 비교적 저차원 의미있는 공간정..

1 - 4 체력적으로 꽤나 힘들다... 프리랜서로 하던 업무들을 아직 모두 정리 못해서 그런가 ? 그래도 흥미도 점점 생기고 속도가 슬슬 붙을 것 같다. 오늘 처음으로 게더에 남아서 야자?를 해봤는데 꽤 많은 분들이 공부하고 계셨고, 벌써 서로 정보 교류하며 공부하는 분들도 계셨다. 열심히 하는 아이펠 앞으로가 기대가 된다. 그리고 우리 조원끼리 더 친해질 필요가 있겠다. 6개월의 경험이 우리들에게 어떤 영향을 줄지는 모르겠지만 누구는 유니콘이 될 수도 누군 엄청난 엔지니어가 될 수도 있다. 다 같이 성공하면 좋겠다. 1 - 2 초반부라 쉽기도 하고, 살짝 진행이 루즈해서 조금 아쉽지만 어차피 나중엔 또 어려워서 머리 뜯으면서 공부할게 뻔하기 때문에 복습 열심히하고 혼자 더 공부해야겠단 생각이 드는 밥이..