Deep Learning

안녕하세요! 백지오입니다. 방학을 맞아 진행 중인 1주 1논문 프로젝트의 3번째 논문은 StarGAN v2 입니다. StarGAN v2 논문에서는 좋은 이미지 생성 모델의 조건을 아래와 같이 정의합니다. 생성된 이미지의 다양성 다양한 도메인에 적용 가능 기존 Pix2Pix 모델들은 각 도메인에 대응하는 모델이 각각 하나씩 필요한 단점이 있었는데요, StarGAN에서는 이를 하나의 모델로 해결 가능하도록 하였음은 물론, 매우 고품질의 이미지 합성과 변환을 보여줍니다! 자세한 내용은 아래 유튜브 영상에서 확인해주세요! 영상에 사용된 슬라이드는 아래 링크에서 확인 가능합니다! 언제나 그렇듯, 좋아요와 댓글 등 피드백은 환영입니다! 감사합니다! 2020.08.07 StarGAN v2를 실행해 볼 수 있는 코랩 ..

안녕하세요. 백지오입니다! 방학을 맞아 1 week 1 paper 리뷰 도전을 진행하고 있습니다. 2주차에 리뷰한 논문은 구글 리서치에서 나온 High-Fidelity Generative Image Compression 이라는 논문입니다! 오토인코더와 GAN을 비롯한 Generative Model 들은 적은 정보로부터 Photo-Realistic 한 고해상도 이미지를 만들어내는 성능이 탁월한데요! 이를 이용한 손실 이미지 압축 포맷 HiFiC을 소개하는 논문입니다. 역시 구글에서 나온 논문이라 그런지, 완성된 모델의 퀄리티와 논문 내에서의 고찰 등 모든 면에서 정말 많은 걸 배우고 느낄 수 있었습니다! 아래의 프로젝트 공식 사이트에서 HiFiC 포맷과 다른 손실 압축 포맷들을 비교해보실 수 있습니다. h..

안녕하세요! 백지오입니다. 방학을 맞아 주 1회 논문 리뷰 영상을 제작하여 유튜브에 올리고 있습니다! 리뷰해볼 첫 논문은 Clova AI Research에서 나온, Slowing Down the Weight Norm Increase in Momentum-based Optimizers 논문입니다! 현대 딥러닝에서 모멘텀 기반 옵티마이저와 일반화(Normalization)은 빼놓을 수 없는 요소인데요, 논문에서는 이 두 요소를 함께 사용했을 때 발생하는 Weight Norm의 폭증으로 인한 문제를 지적하고, 이를 해결하기 위한 방법과 이를 적용한 AdamP, SGDP 옵티마이저를 제안합니다. 영상에 사용된 자료는 아래 제 깃허브 링크에서 확인하실 수 있습니다! https://github.com/skyil7/..

스파이킹 신경망 개론: 정보의 처리, 학습과 적용 Introduction to spiking neural networks: Information processing, learning and applications Filip Ponulak, Andrzej kasinski Acta neurobiologiae experimentalis, 2011 survey 출처 : https://europepmc.org/article/med/22237491 Abstract 신경 정보neural information가 뉴런의 발사 주기firing rate로 인코딩 된 정보라는 관점은 수년간 신경생물학의 지배적 패러다임이었다. 이 패러다임은 또한 인공신경망artificial neural networks:ANN 이론에도 적용되었..