전체 글406 [2024-2] 김지원 - HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Efficient Information Extraction 논문 링크 : HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Efficient Information Extraction 논문 리뷰에 앞서 RAG에 대한 간략한 소개 RAG(Retrieval-Augmented Generation)은 Lewis et al.(2020) 논문에서부터(아래 링크 참고) 등장하였는데 이 논문에서는 LLM이 parametric memory(모델 학습 시 배우게 되는 지식) 뿐만 아니라 non-parametric memory(예를 들어 Wikipedia 등 외부 지식)을 활용하여 QA task에 높은 성능을 내도록 했다.대표적인 사례로 Perplexity가 존재하며 그 작동 .. 2024. 12. 31. [2024-2] 전연주 - EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 논문 링크: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksEfficientNet은 모델의 크기를 확장하는 방법(Scaling)을 새롭게 정립하고, 그 결과 훨씬 효율적인 CNN 구조를 제시한다.이를 이해하기 위해서는 먼저 NASNet과 MnasNet 같은 Neural Architecture Search(NAS) 기반 모델들이 어떤 배경에서 나왔고, 어떻게 발전했는지를 파악할 필요가 있다.더보기NASNet, MnasNet 논문 리뷰 링크: https://blog.outta.ai/102 [2024-2] 정인아 - Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognit.. 2024. 12. 30. [2024-2] 주서영 - DN-DETR: Accelerate DETR Training byIntroducing Query DeNoising https://arxiv.org/abs/2203.01305 DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoisingWe present in this paper a novel denoising training method to speedup DETR (DEtection TRansformer) training and offer a deepened understanding of the slow convergence issue of DETR-like methods. We show that the slow convergence results from the instabilitarxiv.org DN-DETR은 DETR(DEtection TRansformer.. 2024. 12. 28. [2024-2] 박서형 - DETR , Deformable DETR https://arxiv.org/abs/2005.12872 End-to-End Object Detection with TransformersWe present a new method that views object detection as a direct set prediction problem. Our approach streamlines the detection pipeline, effectively removing the need for many hand-designed components like a non-maximum suppression procedure or anchor genearxiv.org DETR은 transformer를 이용하여 post processing 없이 object dete.. 2024. 12. 28. 이전 1 ··· 74 75 76 77 78 79 80 ··· 102 다음
