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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.
GCN의 결정에 대한 설명 가능성 방법- Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks’입니다. 이 논문은 2019년 CVPR에서 발표가 되었습니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/DJfbq_Ifnj8) 발표 순서는 논문 순서와 동일하며 GCN의 설명 가능성에 대한 Motivation에 대해 소개를 하고 관련 연구로 Interpretability와 GCN에 대해 간략히 .. 2022. 11. 19.
Semi-supervised의 새로운 방법론 - A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation'입니다. 이 논문은 ICCV 2021년에 발표가 되었습니다 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation'영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/-ShKE82TSYI) 오늘 발표할 논문인 Simple Baseline에 대해서 먼저 짧게 알아보겠습.. 2022. 11. 9.