전체 글78 [2023-2] 백승우 - ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2012/hash/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Abstract.html 1. Introduction - AlexNet 이전의 객체 인식 모델은 대부분 고전적인 ML 모델 - 수만개 정도의 작은 데이터셋(NORB, Caltech-101/256, CIFAR-10/100)을 사용 - 수십만 개의 완전 분할 된 이미지로 구성된 LabelMe 등장 - 1500만 개 이상의 고해상도 이미지로 구성된 ImageNet 등장 - 등장한 데이터셋을 처리하기 위해, 높은 학습 역량을 가진 모델 필요 - 사용되지 않은 데이터에 대해서 추론을 할 수 있는 사전 지식을 담아내야 함 → 이에 논문은 컨볼루션 신경망(CNN) 모델.. 2024. 2. 28. [2023-2] 김민재 - Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation https://paperswithcode.com/paper/unified-language-model-pre-training-for Introduction Table 1에서 볼 수 있듯 각각 다른 종류의 예측 작업을 위해 ELMo, GPT, BERT 등의 여러 종류의 LM(Language Model)이 사용됨을 확인할 수 있음 이 논문에서 소개할 UniLM은 NLU(Natural Language Understading)와 NLG(Natural Language Generation)에 모두 사용 가능 UniLM은 다층의 Transformer network로 많은 양의 텍스트가 함께 pre-training 되었으며 Table 2에서 볼 수 있듯 3가지 유형의 비지도 LM 목표에 최적화됨 BERT가 NLU에 주로.. 2024. 2. 27. [2023-2] 백승우 - 🦩 Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning Building models that can be rapidly adapted to novel tasks using only a handful of annotated examples is an open challenge for multimodal machine learning research. We introduce Flamingo, a family of Visual Language Models (VLM) with this ability. We propo arxiv.org 0. Abstract Flamingo의 주요 아키텍쳐 발전 (1) 사전 학습된 강력한 시각 전용 모델과 언어 전용 모델을 연결 (2) .. 2024. 2. 23. [2023-2] 김동한 - Improving Library User Experience with A/B Testing: Principles and Process A/B 테스트를 실제로 진행했던 사례연구에 대한 논문 https://quod.lib.umich.edu/w/weave/12535642.0001.101?view=text;rgn=main Abstract 사용자 경험 연구 방법론에 해당하는 A/B 테스트를 통해 사용자 상호작용 측정 및 평가 A/B 테스트 가장 성과가 좋은 변형을 결정하기 위해 제품이나 서비스의 다양한 변형을 사용자에게 무작위로 제공하는 통제된 실험과정을 수반 A/B테스트 진행과정에서 수집되고 분석된 데이터를 통해 도서관은 사용자 중심의 웹사이트 변경을 시작, 사용자 경험을 개선 : 이 논문에서는 도서관 사이트에서의 A/B 테스트 프로세스를 설명함. Introduction - UX(사용자 경험 : User Experience) 연구자는 도서관 .. 2024. 2. 20. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 20 다음
