심화 스터디/Advanced ML & DL paper review

[Advanced ML & DL Week2] User Diverse Preference Modeling by MAML

작성자: 이제윤 Paper Title User Diverse Preference Modeling by Multimodal Attentive Metric Learning Authors:Fan Liu, Zhiyong Cheng, Changchang Sun, Yinglong Wang, Liqiang Nie, Mohan Kankanhalli https://arxiv.org/abs/1908.07738 KEYWORDS : Personalized Recommendation Metric Learning Attention Mechanism Multimodal Information 1. Introduction 기존 추천시스템 방식 (MF) Bayesian Personalized Ranking(BPR) 같은 전통적인 추천시..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 22. 04:37

[Advanced ML & DL Week2] Neural Ordinary Differential Equations

https://arxiv.org/pdf/1806.07366.pdf 제목 : Neural Ordinary Differential Equations 2018 NeurlPS "Best Paper" 저자 : Ricky T. Q. Chen*, Yulia Rubanova*, Jesse Bettencourt*, David Duvenaud University of Toronto, Vector Institute {rtqichen, rubanova, jessebett, duvenaud}@cs.toronto.edu 업로드일 : [Submitted on 19 Jun 2018 (v1), last revised 14 Dec 2019 (this version, v5)] Abstract 새로운 계열(family)의 심층신경망 모델을..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 21. 22:12

[Advanced ML & DL Week1] ADAM: A Method For Stochastic Optimization

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 21. 22:07

[Advanced ML & DL Week2] Probabilistic Latent Semantic Analysis

작성자: 15기 조우영 Introduction 인간의 언어를 이해하는데에 있어서 machine learning system이 직면하는 근본적인 문제는 특정 데이터에서 단순히 사용된 언어와 실제로 언어가 어떠한 의미를 담고있는가를 구별하는 문제이다. 이러한 문제의 원인은 크게 2개로 분류될 수 있는데, Synonymy: 똑같은 개념을 표현할 수 있는 다양한 단어들이 존재 Polysemy: 한 단어에도 다양한 의미가 존재 이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 잘 알려진 방법이 Latent Semantic Analysis(LSA, 잠재의미구조분석)이다. 이름에서 알 수 있듯이 LSA의 목표는 단순한 단어의 수준을 뛰어 넘는 정보를 제공하고 사용자가 실제로 관심을 가지고 있는 토픽과의 의미 관계를 나타내..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 21. 21:32

[Advanced ML & DL Week2] Faster R-CNN

Advanced ML & DL Week2 - Faster R-CNN 작성자: 15기 박지우 논문링크: https://s3.us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/d9417946-622c-485a-b6f9-4db93a4c0ffc/1506.01497.pdf?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=AKIAT73L2G45EIPT3X45%2F20220920%2Fus-west-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20220920T142851Z&X-Amz-Expires=86400&X-Amz-Signature=fbb9a6788d033..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 20. 23:30

[Advanced ML & DL Week1] Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks

작성자: 15기 이병주 1. Graph Convolution (그래프 합성곱) 그래프에 convolution filter를 적용하여, 노드 하나와 인접 노드와의 관계를 계산하고 싶음. 그래프에서 convolution이 어려운 이유 convolution은 regular grid에서 정의됨 filter의 크기가 다 다르다. Convolution Theorem the convolution of two functions in real space is the same as the product of their respective Fourier transforms in Fourier space 그래프에서 convolution은 푸리에 point-wise multiplication과 같다! 2. Node Classi..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 15. 18:53

[Advanced ML & DL Week1] World Models

작성자: 15기 우명진 논문: World Models 저자: David Ha, Jurgen Schmidhuber 논문 링크: https://s3.us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/fdacfa12-f2d3-4b69-9550-35ecf93503e3/1803.10122.pdf?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Content-Sha256=UNSIGNED-PAYLOAD&X-Amz-Credential=AKIAT73L2G45EIPT3X45%2F20220914%2Fus-west-2%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20220914T044303Z&X-Amz-Expires=86400&X-Amz-Signature=..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 15. 18:20

[Advanced ML & DL Week1] Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation Using Deep Ensembles

작성자 : 14기 김태영 논문 링크 : Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation Using Deep Ensembles - DeepMind 1. Introduction and Basic 1) 신경망 모델의 한계점 다양한 신경망 모델들이 발전하면서 그 성능은 지속적으로 개선되고 있고 높은 accuracy를 보여주고 있다. 하지만 이런 높은 accuracy 이면에는 크게 다음과 같은 두가지 문제점이 있다. 예측 불확실성, Predictive Uncertainty는 그 측정 자체에 대한 방법론이 잘 연구되지 않았었고 강조되지 않았던 내용이다. 신경망 모델들이 높은 성능을 보인다는 것은 confidence가 강하다라고 표현할 수 ..

심화 스터디/Advanced ML & DL paper review 2022. 9. 15. 18:20

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