Review
1.[Review] Convolutional Neural Networks for Classification of Alzheimer’s Disease: Overview and Reproducible Evaluation
AD 진단의 목적 Alzheimer's disease(AD) 환자를 돌보는 데 사용되는 비용이 막대하기 때문에 AD를 초기에 정확하게 진단하는 컴퓨터를 활용한 개인별 시스템이 필요함기존의 ML 방식 vs. DL(CNN)기존의 ML 방식은 SVM이나 Random Fore
2.[Review] Attention Is All You Need
📍Attention Is All You Need (원문)❗️개념을 정리하기 위해 작성한 글로, 내용상 잘못된 부분이 있을 수 있다는 점 참고해주세요.논문에서는 순서가 아래와 같이 구성되어있다.IntroductionBackgroundModel ArchitectureEn
3.[Review] BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
📍 [BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf) (원문) ❗️개념을 정리하기 위해 작성한 글
4.[Review] Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
📍 [Improving Language Understanding by Generative Pre-Training](https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervise
5.[Review] Language Models are Unsupervised Multitask Learners
📍 Language Models are Unsupervised Multitask Learners ❗️개념을 정리하기 위해 작성한 글로, 내용상 잘못된 부분이 있을 수 있다는 점 참고 바랍니다. 논문에서는 순서가 아래와 같이 구성되어있다. > - Introducti
6.[Review] Meta-Learning: Learning to Learn Fast
📍 Meta-Learning: Learning to Learn Fast❗️개념을 정리하기 위해 작성한 글로, 내용상 잘못된 부분이 있을 수 있다는 점 참고 바랍니다.이번주는 Meta-Learning에 대해 정리된 블로그를 읽고 전반적인 내용을 공부했다. 워낙 내용이
7.[Review] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
❗️개념을 정리하기 위해 작성한 글로, 내용상 잘못된 부분이 있을 수 있다는 점 참고 바랍니다. 논문에서는 순서가 아래와 같이 구성되어있다. Introduction Approach Training Dataset Input Representation Model Ex