Paper Review
1.[NLP/논문리뷰] Word2Vec: Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
Background KnowledgeWord Representations 모델 : 단어를 고차원 벡터 공간에 mapping 하여 수치적으로 표현하는 방법. 단어 간의 유사성과 관계를 표현하는 것을 가능하게 해 주고, 단어의 의미를 정량적으로 다루는 것이 가능하도록 함
2.[NLP/논문리뷰] BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
input embedding은 token embedding + segmentation embedding + position embedding의 합이다.모델 구조는 트랜스포머의 인코더와 동일하되, 인풋의 임베딩이 위 방식으로 커스텀되었으며, 기존 방식과 다르게 posit
3.[CV/논문리뷰] Few-shot Gaussian Splatting (ENG)
Few-shot Gaussian Splatting[1] is a recent paper introduced at ECCV 2024. Following the publication of 3D Gaussian Splatting[2] at SIGGRAPH 2023—a gro
4.[NLP/논문리뷰] LSTM&GRU: Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling
Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling Motivation Vanila RNN의 문제점 : Gradient vanishing이 발생하여 long-term de
5.[CV/논문리뷰] Few-shot Gaussian Splatting
이 글은 "인공지능연구개론" 수업 일환으로 작성된 영어 논문리뷰 블로그포스팅을 한글로 재번역한 것입니다.Few-shot Gaussian Splatting\[1]은 ECCV 2024에서 발표된 최신 논문이다. SIGGRAPH 2023에서 발표된 3D Gaussian Sp
6.[CV/논문리뷰] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
ECCV 2020에서 발표된 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis는 MLP를 활용하여 복잡한 장면의 Novel View Synthesis(NVS) 테스크를 수행하는 연구이다. Ne
7.[CV/논문리뷰] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
SIGGRAPH 2023에서 발표된 3D Gaussian Splatting (3DGS) 은 3D Reconstruction과 Novel View Synthesis(NVS) 분야에서 중요한 전환점을 마련한 연구로 평가받는다. 해당 논문에서는 3D 공간을 연속적인 Gaus
8.[CV/논문리뷰] Reconstruction and Simulation of Elastic Objects with Spring-Mass 3D Gaussians
SpringGaus는 ECCV 2024에서 발표된 물리 시뮬레이션과 3DGS를 결합한 논문으로, Spring-Mass System을 적용하여 3D 가우시안으로 탄성체를 구현가능하도록 만들었다. Physically-based simulation과 3DGS를 결합한 논문