분류 전체보기271 [2025-1] 황징아이 - Dynamic Routing Between Capsules NIPS 2017년 논문저자 : Sara Sabour, Nicholas Frosst, Geoffrey E. Hinton논문 : https://arxiv.org/pdf/1710.09829 2017년 Google Brain의 Geoffrey E. Hinton이 발표한 Object Recognition 분야의 새로운 접근방법을 제안한 논문이다. 기존의 Object Recognition모델들은 Convolution Network를 기반으로 설계되어있다. Convolution Network는 feature extracting - max pooling 로 이루어져있다. 여기서 maxpooling의 정보손실 문제를 지적하며 CapsuleNet를 소개했다. 1. 개념이해Invariance vs. Equivarianc.. 2025. 3. 8. [2025-1] 조환희 - Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis arXiv 2021. [Paper] [Github]Prafulla Dhariwal, Alex NicholOpenAI11 May 2021 1. Introduction기존의 diffusion 모델들이 좋은 성능을 보여주고 있지만 여전히 GAN의 성능을 따라잡지 못했다. 저자들은 diffusion과 GAN 사이의 격차가 적어도 두가지 요인에서 비롯된다고 설명한다. GAN은 이미 충분히 많이 탐구되고 개선되었다.GAN은 fidelty와 diversity 사이의 trade-off에서, diversity를 희생해 고품질의 샘플을 생성한다.저자들은 먼저 모델 아키텍처를 개선한 다음 fidelty를 위해 diversity를 절충하는 방법을 고안한다. 이런 개선 사항을 통해 여러가지 metric과 데이터셋에서 GAN을 .. 2025. 3. 8. [2025-1] 백승우 - Can Large Language Models Grasp Legal Theories? Enhance Legal Reasoning with Insights from Multi-Agent Collaboration Can Large Language Models Grasp Legal Theories? Enhance Legal Reasoning with Insights from Multi-Agent CollaborationWeikang Yuan, Junjie Cao, Zhuoren Jiang, Yangyang Kang, Jun Lin, Kaisong Song, Tianqianjin Lin, Pengwei Yan, Changlong Sun, Xiaozhong Liu. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024. 2024.aclanthology.orgMotivationsLegal 분야에서는 LLMs를 이용해서 법 이론을 충분히 이해하고 복잡.. 2025. 3. 7. [2025-1]전윤경 - VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection IntroductionVoxelNet : 포인트 클라우드에서 판별적인 특징 표현을 학습하는 동시에 정확한 3D 바운딩 박스를 end-to-end 학습이 가능한 통합 3D 탐지 네트워크(LiDAR만을 이용한 탐지)포인트 클라우드를 일정한 간격의 3D 복셀로 나눔복셀 특징 인코딩(VFE) 레이어를 활용 -> 각 복셀 내의 포인트 그룹을 통합된 특징 표현으로 변환RPN(효율적인 객체 탐지를 위한 최적화된 알고리즘)과 연결되어 탐지를 수행VoxelNet 특징 학습 네트워크(Feature learning network)합성곱 중간 계층(Convolutional middle layers)영역 제안 네트워크(Region proposal network, RPN)1. Feature learning network복셀 분.. 2025. 3. 7. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 68 다음
