ydy8989.

Archive

지난 머신러닝 학습 기록 · 글 37편

REVIEW) Stable Style Transformer/Delete and Generate Approach with Encoder-Decoder for Text Style Transfer

REVIEW) Stable Style Transformer/Delete and Generate Approach with Encoder-Decoder for Text Style Transfer

REVIEW) Poly-encoders / Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring

REVIEW) Poly-encoders / Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring

TIL) 오픈도메인 챗봇 ‘루다’ 육아일기 - 탄생부터 클로즈베타까지의 기록 리뷰

그런데 이제 DialogBERT를 곁들인..

[RoBERTa] - A Robustly Optimized BERT Pretrining Approach 논문 리뷰

BERT를 더 강건하게

REVIEW) ELECTRA / Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators

Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately

CV / Instance, Panoptic segmentation

Adios object detection...

CV / Object detection

객체 인식 분야의 발전사와 advanced skills

CV / Advanced convolution architectures & Semantic segmentation

영상처리는 Resnet 전과 후로 나뉜다.

CV / Annotation data efficient learning

self-training 초석 다지기

GNN / GAT와 Graph Pooling 그리고 Over Smoothing

기본 GNN 이후의 후속 연구들...

GNN / Basic Graph neural network

GNN 키워드 줍줍하기

GNN / Node2Vec and Latent Factor Model

Netflix Challenge with latent factor model

GNN / Community Detection and Collaborative Filtering

군집탐색(Girvan-Newman / Louvain) & CF basic

GNN / PageRank System이란?

검색엔진에서의 graph ranking

GNN / What is a Graph structure?

그래프 구조의 이해와 중요성

NLP / Self-supervised Pre-training Models

GPT-1과 BERT 그리고 이후의 최신 모델들

NLP / Transformer

그야말로 Attention is all you need

NLP / Attention & beamsearch and BLEU

집중의 시작

NLP / NaiveBayes and Embedding

NLP를 시작해보자

Generative Models

Auto-regressive model, GAN으로 가기 위한 관문

Generative Models2

GAN을 공부하려다 VAE를 깨달아버렸다...

RNN to Transformer

RNN부터 VIT까지 recurrent 계열에 대한 내용을 알아보자.

Computer Vision

CNN과 Convolution

Convolution 연산에 대하여

convolution 연산, 그리고 Backpropagation

optimization에 대하여

다양한 Optimization과 gradient descent 방법들...맛만 보자!

윈도우10에서 VSCode로 Colab에 SSH 연결하기

쉽지만 어렵다..

시각화 & 통계학

seaborn 그리고 통계학 맛만보자

Pandas II & 확률론 맛보기

Pandas의 마지막과 확률론

Pandas I & 딥러닝 학습방법 이해하기

Pandas와 MLP basic

학습 준비

예열하기

REVIEW) Transformer / Attention is all you need

transformer, bidirectional RNN은 필요없다.

REVIEW) Attention / Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

Attention의 등장

REVIEW) GCN / Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks(GCN)(1)

GCN을 알아보자

Preliminaries of Graph

Graph Neural Network 준비하기

REVIEW) SGAN / Semi-supervised learning with Generative Adversarial networks

준지도 학습, 그리고 분류

REVIEW) Exploring randomly wired neural networks for image recognition

랜덤하게 신경망을 만들자

포스팅 시작

기록이 생명이다