글 25편
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