짤 생성기 한 번 원리 공부해보고싶어서 generative model 중에 diffusion model, variational autoencoder 관련 논문 공부하다보면 무슨 denoising score matching이라느니 energy-based model이라느니 wake-sleep algorithm이라느니 variational inference라느니 통계용어 겁나 많이나와서 어려워 뒤질 것 같은데 이런 통계는 뭘로 공부해야함? 진짜 diffusion model

단순히 수학용어 위키에다가 계속 검색해보고 그걸로만 공부하는 건 한계가 있어보여서 제대로 공부할려그러는데 그럼 ㅅㅂ 수리통계, 베이즈통계 이거 다 공부해야함?

아니 ㅅㅂ 이럴거면 내가 왜 컴공을갔을까 그냥 통계학과를 갈 걸 ㅠㅠ 막상 딥러닝 공부해보면 컴공 전공이라는 CS코어과목들 별로 안쓰이는 것 같은데 ㅅㅂ...

아니면 내가 걍 unsupervised learning 개념을 잘 몰라서 그러는거냐? 아무튼 공부방법 좀 알려주면 고맙겠음 ㅇㅇ