전체 글111 Numpy 기초 (1) - 배열 정의 및 생성, 배열 shape, 배열 연산 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 Numpy입니다. 이번에는 배열 데이터를 다룰 수 있는 파이썬 라이브러리인 넘파이(Numpy)의 개념과 기본 배열 생성에 대해 알아보도록 하겠습니다. 목차 배열 정의 및 생성 배열 shape 배열 연산 Numpy란? 파이썬 기반 데이터 분석 환경에서 NumPy는 행렬 연산을 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy는 “Numerical Python “의 약자로 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공합니다. 파이썬 list 객체를 개선한 NumPy의 ndarray 객체를 사용하면 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. Numpy를 사용하는 이유 : 메모리 사이즈 : 메모리 버퍼에 배열 데이터를 저장하고 처리하는.. 2022. 12. 26. AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘AEDA’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/E9rcpKtGars) 논문 백그라운드입니다. Data Augmentation라는 것은 이미지에서 조금 직관적으로 볼 수 있습니다. 이 강아지 사진이 있으면 random cropping을 하거나 random erasing 혹은 이 두 가지를 같이 해줘도 강아지라는 데이터이기 때문에 그거는 변하지 않습니다. 이런 데이터들로 모델을 학습시킬 .. 2022. 12. 26. Improving the Quality Trade-Off for Neural Machine Translation Multi-Domain Adaptation 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Improving the Quality Trade-Off for Neural Machine Translation Multi-Domain Adaptation’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Improving the Quality Trade-Off for Neural Machine Translation Multi-Domain Adaptation’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/c8-aLsXqvus) 이 논문은 EMNLP 페이퍼로 제출된 논문이고 내용이 짧고 간단한 내용입니다. 이 논문의 motivation은 NMT 트렌드를 자체가 P.. 2022. 12. 19. PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘PseCo’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/C-NVH6StFQw) 현재 Semi-Supervised Object Detection on COCO 5%, 10%, 100% label 데이터에서 SOTA를 달성하고 있는 논문입니다. 먼저 Introduction입니다. 기본적인 내용부터 간단하게 짚고 넘어가도록 하겠습니다. label 종류에 따라서 학습 .. 2022. 12. 11. 이진 코드를 사용하여 통과 지수를 표현하는 메모리 효율적인 신경 검색 모델- Efficient Passage Retrieval with Hashing for Open-domain Question Answering(BPR) 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Efficient Passage Retrieval with Hashing for Open-domain Question Answering(BPR)’입니다. 짧게 BPR이라고 불리고 있는 논문입니다 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Efficient Passage Retrieval with Hashing for Open-domain Question Answering(BPR)’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/ESzmoZU-QfQ) 오늘 발표 내용의 목차는 다음과 같습니다. Passage Retrieval이 뭔지 일단 간단히 설명드리고 선행 연구 .. 2022. 12. 2. Zero-Shot 성능을 일반화한 T0 - Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/AttJCATMhRo) 먼저 목차입니다. 배경으로 Implicit multitask learning과 explicit multitask learning에 대해 소개해드리고 본 논문의 접근법을 소개하겠습니다. 그다음으로 T0의 일반화 성능 Prompt에 대한 Robustness에 대한 실험.. 2022. 11. 23. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 19 다음
