전체 글265 [2025-1] 박경태 - Low-Resolution Object Recognition with Cross-Resolution Relational Contrastive Distillation https://arxiv.org/abs/2409.02555?utm_source=chatgpt.com Low-Resolution Object Recognition with Cross-Resolution Relational Contrastive DistillationRecognizing objects in low-resolution images is a challenging task due to the lack of informative details. Recent studies have shown that knowledge distillation approaches can effectively transfer knowledge from a high-resolution teacher model to a lo.. 2025. 1. 17. [2025-1] 최민서 - Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution https://arxiv.org/abs/1907.05600 Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data DistributionWe introduce a new generative model where samples are produced via Langevin dynamics using gradients of the data distribution estimated with score matching. Because gradients can be ill-defined and hard to estimate when the data resides on low-dimensionalarxiv.org 본 논문에서는 score 기반의 새로운 방식의 생성형 모델.. 2025. 1. 17. [2025-1] 유경석 - Road Extraction by Deep Residual U-Net https://arxiv.org/pdf/1711.10684AbstractRoad extraction은 원격 감지 이미지 분석 분야의 뜨거운 연구 주제Residual learning과 U-Net의 결합 구조를 통해 Road extraction 수행 1) Residual unit은 Deep network의 training이 더욱 쉽게 이루어지도록 함.2) Skip connection은 information propagation을 통해, 더 적은 parameter로 더 좋은 성능을 보임.Public road dataset을 분석하는 연구에서, 다른 network에 비해 ResUNet이 더 좋은 성능을 보였음. 1. IntorductionRoad extraction원격 감지 분야의 대표적인 기술로, 자동화 네비.. 2025. 1. 17. [2025-1] 김학선 - Policy-based. https://www.youtube.com/watch?v=AHCt4Phgn9k&list=PL_iJu012NOxehE8fdF9me4TLfbdv3ZW8g&index=21혁펜하임의 "트이는" 강화 학습, 10-1 Policy-based앞선 영상에서의 DQN, DDQN, Dueling DQN과 같은 방식들은 Value-based 방식으로, $\epsilon$-greedy를 통해 어떤 상태(s)에서 $\epsilon$의 확률로 랜덤하게 행동하고 그 중에서의 최선의 Q 값을 찾는 방식이다.Policy-basedPolicy-baesd 방식은 주어진 상황에서 어떤 선택을 선택할지에 대한 정책을 학습하여 추후 정책을 매개변수화된 확률 분포로 나타낸다. Policy-based가 Value-based 방식의 차이점은 다음과.. 2025. 1. 14. 이전 1 ··· 30 31 32 33 34 35 36 ··· 67 다음
