딥러닝(Deep Learning)56 [X:AI] ASR(Automatic Speech Recognition) 이해하기 https://www.youtube.com/playlist?list=PL9mhQYIlKEhdrYpsGk8X4qj3tQUuaDhrl 토크ON 75차. 딥러닝 기반 음성인식 기초 | T아카데미 www.youtube.com https://plastic-distance-9d4.notion.site/cba5b3cdbb3e418f9a90346ec1540514 디지털신호처리 이해 (발표용) 0. Audio Task plastic-distance-9d4.notion.site https://velog.io/@tobigsvoice1516/2%EC%A3%BC%EC%B0%A8-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%EC%9D%8C%EC%84%B1%EC%9D%B8%.. 2022. 8. 17. [D&A Conference Session] GPT 이해하기 GPT (Generative Pre-Training of a Language Model) https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/?fbclid=IwAR1XE7gqs_m6oK__ugnIZbQRj-xjhBIMY24utFQs9fLjGw8-spau0BaKL6M The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) Discussions: Hacker News (64 points, 3 comments), Reddit r/MachineLearning (219 points, 18 comments) Translations: Simplified Chinese, French, Korean, Russian Th.. 2022. 8. 8. [X:AI] EfficientNet 논문 이해하기 『 EfficientNet : Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 2019. 』 0. Abstract - Convolution Neural Network에서는 일반적으로 더 많은 자원을 사용할 수 있을 때, 더 좋은 정확도를 위해 스케일을 키운다. - 본 연구에서는 주로 Network의 깊이(Depth), 폭(Width), 해상도(Resolution)가 균형을 이룰 때 더 좋은 성능을 보인다는 것을 알아냈고, 따라서 이 3가지에 대한 관찰을 바탕으로 본 논문은 단순하지만 효과적으로 depth, width, resolution의 모든 차원을 균일하게 scaling하는 새로운 방법을 제안한다. - Neural architecture 검색.. 2022. 7. 25. [X:AI] YOLO 논문 이해하기 『 You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection. 2016. 』 0. Abstract - Object Detection의 새로운 접근 방식인 YOLO를 제안 - 기존 Object Detection에 사용하던 classifier 방식을 공간적으로 분리된 bounding box와 관련된 클래스 확률에 대한 regression 문제로 재정의 - 전체 detection pipeline이 단일 네트워크인 end-to-end 방식 - YOLO 모델의 속도가 매우 빠름 1. Introduction - 사람은 이미지를 잠깐 보더라도 이미지 안에 어떤 물체가 있고, 어디에 있는지, 어떻게 상호작용하고 있는지를 파악할 수 있다. 이렇게 빠르고 정확한 사람의 시각시스.. 2022. 7. 19. [X:AI] MobileNet 논문 이해하기 『 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. 2017. 』 0. Abstract - depthwise separable convolution을 사용한 간소화된 아키텍처를 제안한다. - latency와 accuracy를 효율적으로 상호 조정하는 2가지 글로벌 하이퍼파라미터를 소개한다. - 이는 ImageNet 분류에서 우수한 성능을 보이고 object detection, finegrain classification(세분화 분류), face attributes, large scale geo-localization에서 MobileNet의 효과를 시연해 보았다. 1. Introduction - Mobil.. 2022. 7. 18. [D&A Conference Session] StyleGAN 이해하기 StyleGAN ( A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks ) https://blog.promedius.ai/stylegan_1/ [GAN 시리즈] StyleGAN 논문 리뷰 -1편 StyleGAN은 PGGAN 구조에서 Style transfer 개념을 적용하여 generator architetcture를 재구성 한 논문입니다. 그로 인하여 PGGAN에서 불가능 했던 style을 scale-specific control이 가능하게 되었습니다. blog.promedius.ai https://airsbigdata.tistory.com/217 [논문 리뷰] StyleGAN: A Style-Based Ge.. 2022. 7. 15. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 10 다음
