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[2023-2] 주서영 - Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x arxiv.org Astract large-scale의 이미지 및 영상 인식에서 Convolution networks(ConvNets.. 2023. 11. 28.
[2023-2] 박태호 - You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection https://arxiv.org/abs/1506.02640 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associated class probabili arxiv.org Abstract - 객체 탐지 및 분류를 하나의 신경망으로 진행하는 YOLO.. 2023. 11. 28.
[2023-2] 양소정 - Improving Language Understanding by Generative Pre-Training https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf Abstract 자연어 이해는 textual entailment, question answering, semantic similarity assessment, document classification 등 다양한 작업으로 구성됨 Unlabeled corpora는 풍부하지만, 이러한 특정 작업을 학습하기 위한 labeled corpora는 부족하여 모델이 차별적으로 학습하기 어려움 Open AI는 다양한 unlabeled text corpora에 기반한 GPT language 모델과 specific task 각각에 대한 fine-tuning.. 2023. 11. 28.
[2023-2] 김지원 - Recurrent Neural Network based language model(2010) # SML - 딥러닝 이전의 전통적인 Language Model - 딥러닝이 등장하기 전 전통적인 언어 모델이다. - 통계적 언어 모델로 SLM이라고 한다. - 해당 모델을 알기 전에 조건부 확률의 연쇄 법칙(Chain Rule)을 알아야 하는데 이는 아래 식과 같다. P(x_1,x_2,x_3,...x_n)=P(x_1)P(x_2|x_1)...P(x_n|x_1x_2...x_{n-1}) - 예를 들어 문장 “I like dogs and cats”을 생성할 때 해당 문장이 생성될 확률은 다음과 같다. P(I,like,dogs ,and, cats)=P(I)P(like|I)P(dogs|I,like)P(and|I,like,dogs)P(cats|I,like,dogs,and) - 이때 각 단어에 대한 확률은 카운트를 .. 2023. 11. 27.

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