분류 전체보기278 [2024 - 2] 김동규 - LeNet : Gradient-Based Learning Appliedto Document Recognition LeNet의 들어가기에 앞서서 LeNet은 CNN의 개념을 제시하고 현대 CNN 모델들의 기초가 되는 모델입니다. 1. Introduction 해당 논문의 주요 메시지는 " 패턴인식 시스템은 hand-designed heuristics를 줄이고 자동화 학습에 주력해서 만드는 것이 더 좋은 성능을 가진다" Introduction에서는 두 가지 케이스를 제시합니다. 첫 번째는 character recognition, 두 번째는 document understading입니다. character recognition의 경우 독립된 하나의 글자를 인식하는 문제입니다. 이러한 문제는 픽셀 이미지에 직접 동작하는 머신을 사용하는 것이 효과적이며 저희가 알고 있는 CNN을 의미합니다. document understad.. 2024. 12. 7. [2024-2] 백승우 - Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A SurveyLarge Language Models (LLMs) showcase impressive capabilities but encounter challenges like hallucination, outdated knowledge, and non-transparent, untraceable reasoning processes. Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a promising solution byarxiv.org0. AbstractLLM(Large Language Model)은 뛰어난 성과를 보이지만, hallucination, .. 2024. 11. 11. [2024-2] 백승우 - VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org0. AbstractVoxelMorph은 변형 가능한 pair별 의료 image registration을 .. 2024. 11. 7. [2024-2] 백승우 - (RAG) Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP TasksLarge pre-trained language models have been shown to store factual knowledge in their parameters, and achieve state-of-the-art results when fine-tuned on downstream NLP tasks. However, their ability to access and precisely manipulate knowledge is still limarxiv.org0. AbstractPretrained LLM은 사실의 지식을 매개변수에 저장하고, downstream NLP 작업에서 미.. 2024. 11. 3. 이전 1 ··· 48 49 50 51 52 53 54 ··· 70 다음
