논문리뷰
1.📚 Generative Adversarial Network 논문 리뷰
Generator와 Discriminator 두 모델이 경쟁하는 과정을 통해 둘 모두를 동시에 최적화Generator(생성모델) : 데이터의 분포를 학습하는 모델Discriminator(판별모델) : 생성모델 G로부터가 아닌 훈련 데이터에서 샘플이 나왔을 확률을 추정하
2022년 9월 7일
2.📚 Use All The Labels : A Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning Framework(CVPR 2022) 논문 리뷰
현재 Contrastive Learning Framework는 Single Supervisory Signal을 활용한 Representation Learning에 중점Representation Learning이란?사용 가능한 모든 Supervised Signal을 활용
2022년 9월 7일
3.📓 StyleCLIP: Text-Driven Manipulation of StyleGAN Imagery 논문 리뷰
StyleGAN의 Encoding 과정에 Clip Loss를 추가하여 텍스트로 Style을 바꾸는 작업을 가능하게 한다.Latent Vector w로 부터 만들어진 이미지에 semantic embedding 값이 미리 설정한 특정한 텍스트와 유사해질 수 있는 방향으로
2022년 9월 7일
4.MOLI : Multi-omics Late Interation with deep neural networks for drug response prediction
Hossein Sharifi-Noghabi, Olga Zolotareva, Colin C. Collins,* and Martin Ester (ISBM/ECCB 2019) Multi-omics 란? 유전체(Genome), 전사체(Transcriptome), 단백체(Pr
2023년 6월 17일
5.Multi-omics data integration by generative adversarial network
Khandakar Tanvir Ahmed, Jiao Sun, Sze Cheng, Jeongsik Yong, Wei Zhangbioinformatics 2021🐼 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34415323/ Multi-omics
2023년 6월 18일