# paper-review

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Resolution matters

This article is about rethinking the concept of "resolution & receptive field" in deep CNNs.

1일 전
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[Paper Review] Handcrafted Histological Transformer (H2T): Unsupervised Representation of Whole Slide Images

SwAV 을 histology 에 적용하여 여러 variation 에 따른, 여러 downstream task 에 대한 실험 결과를 기록한 논문이다.

5일 전
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Honey Encryption

Decrypt를 해도 한 줄 모르는 Honey Encryption

6일 전
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Negative Interactions for Improved Collaborative Filtering: Don’t go Deeper, go Higher

Negative Interactions for Improved Collaborative Filtering: Don’t go Deeper, go Higher 논문 리뷰, 코드 리뷰

2022년 9월 21일
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[SIGIR 2020] How Dataset Characteristics Affect the Robustness of Collaborative Recommendation Models

(2020/11/14 작성)How Dataset Characteristics Affect the Robustness of Collaborative Recommendation ModelsYashar Deldjoo, Tommaso Di Noia, Eugenio Di Sci

2022년 9월 18일
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[SIGIR 2020] AR-CF: Augmenting Virtual Users and Items in Collaborative Filtering for Addressing Cold-Start Problems

(2020/09/04 작성)AR-CF: Augmenting Virtual Users and Items in Collaborative Filtering for Addressing Cold-Start ProblemsDong-Kyu Chae, Jihoo Kim, Duen H

2022년 9월 18일
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[KDD 2020] Joint Policy-Value Learning for Recommendation

(2020/08/31 작성)Joint Policy-Value Learning for RecommendationOlivier Jeunen, David Rohde, Flavian Vasile and Martin BompaireUniversity of Antwerp, Cri

2022년 9월 18일
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[KDD 2020] Short reviews on 5 Papers of interests

이번 글에서는 KDD 2020에 개제된 논문 중 제목, Abstract, Introduction을 읽고 관심있는 논문을 5편 추려보았습니다. 따라서 자세한 설명은 담겨있지 않으며, 재밌는 논문 발굴 정도로 사용하시면 될 듯 합니다. 아래 논문들과 관련있는 다른 논문 알

2022년 9월 18일
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[ICLR 2020] Inductive Matrix Completion based on Graph Neural Networks

[2020/01/18] ICRL 2020 Inductive Matrix Completion based on Graph Neural Networks

2022년 9월 18일
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[Paper Review] Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

인터넷 상의 정보량이 매우 빠른 속도로 증가하는 오늘날, 추천시스템은 유저가 흥미를 느낄만한 정보를 획득하는 데에 도움을 준다. 전통적인 추천시스템은 유저의 정보와 과거 활동들이 꾸준히 기록된다는 가정 하에 작동한다. 하지만 대부분의 서비스에서 유저의 신원은 불분명

2022년 9월 18일
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[Paper Review] Self supervised contrastive learning for digital histopathology

방대한 양의 dataset 을 활용한 SSL 방식과 다양한 실험 세팅으로 histopathology domain 에서 실험하고 리포트한 논문이다.

2022년 9월 13일
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Introduction to computer vision

This series will cover basic deep learning algorithms for computer vision. Concepts, intuitions, and mathematical explanations will be included.

2022년 9월 11일
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[논문 리뷰] Noisy Channel Language Model Promoting for Few-Shot Text Classification

Few shot Text Classification 을 Prompt tuning 접근한 방법론 정리 (1)

2022년 9월 11일
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[논문리뷰] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

Abstract Image-to-image translation은 짝진 형태의 이미지 train set을 이용해 input 이미지와 output 이미지를 매핑하는 것이 목표 수많은 task에서 짝이 지어진 학습 데이터를 얻는것은 사실상 불가능 짝지어진 사진들 없이 X도메인으로부터 얻은 이미지를 Y 도메인으로 바꾸는 방법 제안 우리의 목표는 adversar...

2022년 9월 6일
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[논문리뷰] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

fully convolutional network를 사용함으로서 임의의 크기의 이미지를 입력 받아 그에 상응하는 크기의 segmentation을 수행하고자 함FCN은 Semantic Segmentation 모델을 위해 기존 이미지 분류에서 우수한 성능을 보인 AlexN

2022년 9월 6일
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PAPER REVEIW : Structural and Statistical Texture Knowledge Distillation for Semantic Segmentation

Introduction 본 논문은 Semantic Segmentation 분야의 Knowledge Distillation의 새로운 방법론을 소개한 논문이다. Semantic Segmentation 분야에서의 제안되었던 KD 방법론들은 대부분 high level에 있

2022년 9월 1일
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FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech [NeurIPS, 2019]

Transformer 기반의 non-autoregressive TTS 모델, Pre-trained attention alignment가 필요함

2022년 8월 24일
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[Paper Review] Acceleration of Packet Filtering using GPGPU

Acceleration of Packet Filtering using GPGPUSIN '11: Proceedings of the 4th international conference on Security of information and networks

2022년 8월 22일
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[Paper Review] Pan-cancer integrative histology-genomic analysis via multimodal deep learning

TCGA 14개 암종에 대해 attention-MIL 과 SNN 을 통해 계산된 WSI, molecular feature 의 multimodal fusion 을 분석에 활용한 논문이다. 모델의 성능 뿐만 아니라 interpretability 에도 중점을 두고 있다.

2022년 8월 22일
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[Paper Review] Bias in Cross-Entropy-Based Training of Deep Survival Networks

Discrete time survival analysis 에 사용되는 cross-entropy loss 를 개선한 negative log-likelihood loss 를 설계하여, 기존 방식의 bias 와 prediction error 를 비교 분석한 논문이다.

2022년 8월 15일
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