인공지능 강의50 Trasfer Learning에 대한 의문점 - Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘ Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization'영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/b2izifKXYA8) Self Supervised learning의 주목적 중 하나인 Pre-training 그리고 Transfer Learning에 대한 인사이트를 키우기 위해서 이 논문을 설명드리겠습니다. Transfer Learning 은 .. 2022. 10. 26. 시각화 툴의 필요성-Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization' 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/XCED5bd2WT0) Transformer 모델은 자연어 처리 분야에서 수많은 SOTA 네트워크에 쓰였으며 점차 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서도 쓰이기 시작하는 추세입니다. Transformer 네트워크의 중요성은 그 네트워크의 예측 과정.. 2022. 8. 18. GCN에 대한 새로운 LRP 기반 설명 방법 - GCN-LRP explanation exploring latent attention of graph convolutional networks 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘GCN-LRP explanation exploring latent attention of graph convolutional networks’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘GCN-LRP’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/u_sy3UfFJsU) 저자가 왜 GCN-LRP 모델을 만들게 되었는지 그 Motivation에 대해 간단히 소개를 하고 관련 연구로 GCN-LRP에 대해 간략히 설명드리겠습니다. 그다음 기존 LRP를 단순히 GCN에 적용하였을 때 생기는 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 방법에 대해 설명을 한 뒤 성.. 2022. 8. 11. Rainbow : Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning 안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해 드릴 논문은 ‘Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning’입니다. 해당 내용은 유튜브 ‘딥러닝 논문 읽기 모임' 중 ‘Rainbow’ 영상 스크립트를 편집한 내용으로, 영상으로도 확인하실 수 있습니다. (영상링크:https://youtu.be/oC1AOIefjT8) 오늘 발표드릴 논문은 Rainbow라는 2018년도에 딥마인드에서 발표한 논문입니다. 이 논문은 Deep Q learning이 발표된 이후에 Agent의 성능을 향상시키기 위해서 여러 EXTENSION들이 추가적으로 발표가 됐는데, 이 논문은 EXTENSION 들을 모두 다 integration 해서 Agent를 구성을.. 2022. 6. 15. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 13 다음
