논문리뷰
1.AI_Tech(CV) 에 있는 논문 정리
1.Introduction to Computer Vision 없음. 다만 참조하고 있는 "생성형 AI학습 데이터 공개해야" https://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/1128825.html 기사는 읽을 만함. 2.
2.AI_Tech(NLP) 에 있는 논문 정리
1. Tokenization Byte-Pair Encoding tokenization https://huggingface.co/learn/nlp-course/en/chapter6/5 2. Word Embedding The Illustrated Word2vec http
3.논문리뷰[1] - Attention is All you need
0. 글 쓰기에 앞서 (1) 자연어처리 발전과정 자연어처리란, 컴퓨터가 자연어를 이해하거나 생성하는 일련의 처리과정을 의미한다. 즉 "컴퓨터"가 자연어라는 "고급언어"를 이해하고 생성하는 과정 모두를 말하는 것이다. 2013년 전에는 통계기반방법으로 번역을 하였는데
4.논문리뷰[2] - VAE(Variational AutoEncoder)
드디어 VAE 리뷰를 해본다..! 쉽지 않고 까다롭지만 그만큼 얻어가는게 많은 논문이다. 0. Abstract >How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic models,
5.논문리뷰[3] - GAN(Generative Adversarial Nets)
0. Abstract > We propose a new framework for estimating generative models via an adversarial process, in which we simultaneously train two models: a g
6.논문리뷰[4] - SDEdit(Stochastic Differential Editing)...ing
SDEdit : https://arxiv.org/pdf/2108.01073 (AI_tech에서 멤버가 해서 그냥 나도 읽어본다ㅋㅋ) 0. Abstract >Guided image synthesis enables everyday users to create and edi
7.논문리뷰[5] - VGGNet, ResNet
🐍 오래된 논문이니까 간단하게만 리뷰하고 마치겠다. VGG:https://arxiv.org/abs/1409.1556 VGG_(Visual Geometry Group) 0. Abstract >In this work we investigate the effect o
8.논문리뷰[6] - ViT
ViT: https://arxiv.org/abs/2010.11929 😮 한 이미지는 16x16 단어만큼의 "가치"가 있다 👉 Transformer 모델이 NLP 에서 각 단어 간의 관계를 학습하는 것처럼, ViT에서는 이미지 패치들 간의 관계를 학습하는 방식. 즉
9.논문리뷰[8] - knowledge distillation
0. Introduction 경량화 모델 중 증류하는 방법에 대해서 자세하게 살펴봅시다! 참고로 이 논문의 저자들은 세계적인 저자들이며 아직까지도 살아남은 논문이니만큼 읽어볼 가치가 충분히 있습니다! 제프리힌턴[노벨상 수상] 제프딘[구글최고리서처] (제프딘의 29가
10.논문리뷰[9] - SALMONN
Audio AI에서 굉장히 많은 citation을 받은 SALMONN을 리뷰해보도록 하겠습니다. SALMONN 논문 링크 그외 24년도에 발전된 논문들이 있는데, 이는 밑에 참고사항에 적어보도록 하겠습니다. 0. Abstract Introduction SALMON