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[2025-1] 임재열 - Unidirectional/Bidirectional LSTM, TCN(Temporal Convolution Network) - Unidirectional LSTM(Long Short-Term Memory)는 1997년 Sepp Hochreiter가 제안- Bidirectional LSTM는 2005년 Alex Gravesa와 J ̈urgen Schmidhubera가 제안- TCN(Temporal Convolutional Network)는 2018년 Shaojie Bai 등이 제안 [(Unidirectional) LSTM]https://glossary.midtown.ai/assets/l/long_short_term_memory_paper.pdf [Bidirectional LSTM]https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608005001206?casa_token=xM-F.. 2025. 1. 11.
[2025-1] 박서형 - Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision https://arxiv.org/abs/2103.00020 Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionState-of-the-art computer vision systems are trained to predict a fixed set of predetermined object categories. This restricted form of supervision limits their generality and usability since additional labeled data is needed to specify any other visual coarxiv.org Clip은 기존의 비전 방식과 다르게 라벨과 이미지 쌍.. 2025. 1. 11.
[2025-1] 박제우 - Anomaly Detection in IoT Sensor Energy Consumption Using LSTM Neural Networks and Isolation Forest 출처 : https://ieeexplore.ieee.org/document/10756980Q. Vo, P. Ea, S. Benzouaoua, O. Salem, and A. Mehaoua, “Anomaly Detection in IoT Sensor Energy Consumption Using LSTM Neural Networks and Isolation Forest,”​서론: 본 연구는 IoT 센서를 통해 수집된 에너지 소비량의 이상치를 측정하고 미래의 소비를 예측하기 위한 모델을 고안하기 위해 LSTM 모델과 Isolation Forest 모델을 사용했다. IoT는 정보화 시대에서 차지하고 있는 비중이 큰 만큼 이를 올바르게 유지 보수 하는 것은 필수적인 과제이다. 특히 의료 시스템에서 IoT 기술은 환.. 2025. 1. 11.
[2025-1] 전윤경-U-Net: Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation 0. Abstract 제한된 주석 데이터 샘플을 보다 효율적으로 활용하기 위해 데이터 증강을 활용하는 네트워크와 학습 전략을 제안수축 경로(contracting path): context을 캡처확장 경로(expanding path): 정확한 위치 추정을 가능=>  소량의 이미지로 end-to-end 학습 가능  1. Introduction전통적 컨볼루션 네트워크는 단일 클래스 레이블을 출력하여 위치 정보를 포함하지 못함.Ciresan et al.: 슬라이딩 윈도우 방식으로 각 픽셀 주변의 지역(패치)을 입력으로 픽셀의 클래스 레이블을 예측장점:위치 추정,패치 개수가 학습이미지 개수보다 만항 데이터 상대적 증가단점:속도: 네트워크가 각 패치마다 개별적으로 실행, 중첩되는 패치위치 정확도와 맥락 정보 활용의.. 2025. 1. 10.