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[CV 논문 리뷰 스터디 / 2주차 / 최경석] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation(MICCAI 2015)

논문 : https://arxiv.org/abs/1505.04597 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated arxiv.org 0. Segmentation이란? Image Segme..

심화 스터디/CV 논문 리뷰 2022. 9. 22. 00:47

[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

[태블로 스터디] 스타벅스 메뉴 데이터 및 매장 데이터 시각화

작성자: 구은아 태블로 신병 스터디 1일차 과제: 스타벅스 메뉴 데이터 및 매장 데이터 시각화 과제 1: 카테고리 별 평균 칼로리와 평균 카페인 비교 1. 행, 열에 데이터 올리기 행에는 메뉴 카테고리가 표시되어 있으므로 카테고리를 올린다. 열에는 평균 칼로리와 평균 카페인이 표시되어 있으므로 칼로리와 카페인을 올린다. 평균 칼로리와 평균 카페인을 표시해야 하므로, 데이터에서 오른쪽 클릭을 하여 측정값을 합계에서 평균으로 바꿔준다. 데이터를 정리하고 나면 꼭 내림차순 정렬을 해준다. 2. 평균 카페인 기준으로 색상 표현 평균 카페인에 해당하는 막대 그래프만 색상을 변경할 것이므로 평균 카페인에 해당하는 마크카드로 들어간다. 그리고 카페인 데이터를 색상 툴로 드래그한다. 처음에는 합계로 측정되므로 다시 오..

심화 스터디/태블로 2022. 9. 19. 08:02

[Dive to Deep Learning/1주차] 딥러닝이란? (What is Deep Learning?)

작성자: 16기 이수찬 참고 영상: (1) (2022-02) Dive into Deep Learning 01. Introduction to Deep Learning - YouTube https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi (해당 플레이 리스트 동영상 4개) 1. Neural Networks Neuron: Each neuron represents a function where the output is decided based on the input number, in the case of number recognition example provided in the video, from the corresspondin..

심화 스터디/Dive into Deep Learning 2022. 9. 18. 23:12

[논문 리뷰 스터디]Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

작성자 : 15기 김제성 0. 통계적 기계번역 SMT (statictical machine translation) 번역 모델 - 두 가지 언어로 된 말뭉치에서 alignment를 추출한다 (단어 혹은 구 단위로) 언어 모델 - 조건부 확률을 통해 다음에 올 단어들을 예측한다 (기존에 알고 있는 그 language model) (SMT에선 n-gram 이용하기도 함) 논문에서는 이 SMT를 비교가 되는 기준 baseline으로 잡았고 BLEU score는 33.30 ▶️NMT (Neural machine translation)이 나오기 전까진 기계번역 역시 통계에 기반한 방법론으로 주로 다루어졌다. 1. Introduction DNN speech recognition, visual object recogn..

심화 스터디/논문 리뷰 2022. 9. 15. 20:38

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