분류 전체보기271 [2024-1] 김경훈 - Point Transformer https://arxiv.org/abs/2012.09164 Point TransformerSelf-attention networks have revolutionized natural language processing and are making impressive strides in image analysis tasks such as image classification and object detection. Inspired by this success, we investigate the application of self-attentionarxiv.org 1. Introduction 기존의 3D point cloud에 대한 접근 방식은 일반적으로 다음과 같습니다: Voxelize 3D space Sp.. 2024. 5. 14. [2024-1] 현시은 - Optimizing LLM Queries in Relational Workloads 원본 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/2403.05821 Optimizing LLM Queries in Relational WorkloadsAnalytical database providers (e.g., Redshift, Databricks, BigQuery) have rapidly added support for invoking Large Language Models (LLMs) through native user-defined functions (UDFs) to help users perform natural language tasks, such as classification, entarxiv.org Abstract LLM은 굉장히 범용적으로 사용되고 있지만, LLM infe.. 2024. 5. 14. [2024-1] 박지연 - Rectified Linear Units(ReLU) Improve Restricted Boltzmann Machines https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/reluICML.pdfRestricted Boltzmann Machine(RBM)보통 generative model이라고 하는데 ANN, DNN, CNN, RNN 등과 같은 deterministic model들과 다른 목표를 가짐 → deterministic model들은 타겟과 가설 간의 차이를 줄여서 오차를 줄이는 것이 목표 , generative model들의 목표는 확률밀도 함수를 모델링하는 것https://angeloyeo.github.io/2020/10/02/RBM.htmlRBM은 이렇듯 확률분포(정확하게는 pdf, pmf)를 학습하기 위해 만들어졌다고 할 수 있다RBM의 구조-> 많은 RBM의 연구에서 visible u.. 2024. 5. 12. [2024-1] 주서영 - A Baseline for Detecting Misclassified and Out-of-Distribution Examples in Neural Networks https://arxiv.org/pdf/1610.02136Image Classification에 학습 시 한번도 보지 못한 데이터 분포에 대해서도 높은 신뢰도를 갖고 잘못된 예측을 할 수 있다.이처럼 모델의 학습 과정에서 고려되지 않는 데이터셋을 Out-of-Distribution이라고 하며 해당 논문은 OOD Detection하는 task를 처음으로 제시한 논문이다.OOD detection에 대해 문제 정의와 평가 방법 등을 제시하였다.Abstract$\mathrm{Softmax}$ 의 Maximum을 confidence score를 임계값으로 사용하여 컴퓨터 비전, 자연처 처리, 자동 음성 인식 분야에서의 평가 방법을 제시하였다.OOD Detection의 후속 연구에 대한 baseline 모델을 제시.. 2024. 5. 12. 이전 1 ··· 50 51 52 53 54 55 56 ··· 68 다음
