분류 전체보기418 [2026-1] 김지원 - FactorGCL: A Hypergraph-Based Factor Model with Temporal Residual Contrastive Learning for Stock Returns Prediction 논문 정보제목: FactorGCL: A Hypergraph-Based Factor Model with Temporal ResidualContrastive Learning for Stock Returns Prediction인용수: 2026년 7월 기준 18회논문링크: https://arxiv.org/abs/2502.05218비고: AAAI 2025에서 발표된 논문 먼저 리뷰하기 전에 아래 두 개념을 알고 가면 이해하기 좋다.HyperGraph란?일반적인 그래프는 두 개의 노드를 하나의 선(Edge)로 연결하는 반면, 하이퍼그래프는 하이퍼엣지(Hyperedge)가 개수와 상관없이 여러 개의 노드를 한 번에 묶어서 연결할 수 있는 확장된 구조임 Temporal Contrastive Learning(시간적 대조.. 2026. 7. 10. [2026-1] 정유림 - Simple and EffectiveMasked Diffusion Language Models paper : https://arxiv.org/abs/2406.07524 Simple and Effective Masked Diffusion Language ModelsWhile diffusion models excel at generating high-quality images, prior work reports a significant performance gap between diffusion and autoregressive (AR) methods in language modeling. In this work, we show that simple masked discrete diffusion is more perarxiv.org2024년 260613 기준 : 725회 인용 최근 언어 모델은 대부.. 2026. 6. 13. [2026-1] 김지원 - Denoising Diffusion Probabilistic Models 논문 소개 : Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel (UC Berkeley) · NeurIPS 2020arXiv: 2006.11239 · 공식 구현들어가며요즘 이미지 생성의 표준이 되어버린 디퓨전 모델, 그 출발점이 된 논문임. 사실 디퓨전 모델 자체는 2015년 Sohl-Dickstein et al.이 비평형 열역학(nonequilibrium thermodynamics)에서 아이디어를 빌려와 처음 제안했음. 다만 그때까진 "정의는 깔끔하고 학습도 잘 되는데, 정작 고품질 샘플을 만들어낸 적은 없는" 모델이었음.이 논문의 기여를 한 줄로 요약하면 이렇게 정리됨.디퓨전 모델이 실제로 GAN급,.. 2026. 6. 12. [2026-1] 이루가 - InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions 논문링크: https://arxiv.org/abs/2211.09800 InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing InstructionsWe propose a method for editing images from human instructions: given an input image and a written instruction that tells the model what to do, our model follows these instructions to edit the image. To obtain training data for this problem, we combine thearxiv.org Abstract목표입력 이미지와 사용자의 자연어 지시를 .. 2026. 6. 12. 이전 1 2 3 4 ··· 105 다음
