[22′ NIPS] Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
Flamingo : 시각과 언어를 결합한 인공지능의 새로운 지평. 이 글에서는 Flamingo의 독특한 구조, few-shot learning 능력, 실험 결과 및 사회적 영향을 탐구합니다. Flamingo가 딥러닝과 시각-언어 모델링 분야에 가져올 변화와 가능성을 살펴보세요.
딥러닝
[21′ PMLR] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (CLIP)
CLIP 논문의 핵심을 쉽게 풀어낸 글입니다. 이미지와 자연어 처리의 결합을 통한 혁신적인 접근 방식, 장단점 분석, 그리고 인공지능 연구에 미치는 영향을 알기 쉽게 설명합니다. 딥러닝과 AI에 관심 있는 모든 분들에게 유용한 정보를 제공합니다.
[22′ NIPS] InstructGPT : Training language models to follow instructions with human feedback
InstructGPT 논문 리뷰: 언어 모델의 한계와 가능성을 탐구합니다. 대규모 언어 모델의 문제점과 InstructGPT의 해결 방안, 그리고 실험 결과까지 깊이 있게 알아봅니다. 사용자 친화적인 AI의 미래를 함께 고민해 봅시다.
[20′ NIPS] GPT-3 : Language Models are Few-Shot Learners
기존 언어 모델의 한계와 그 해결책, GPT-3의 혁신적인 특성, 다양한 실험 결과, 장단점과 사회적 파장까지 살펴봅니다. 특히 few shot 성능과 새로운 실험 결과들이 어떻게 이 모델을 다양한 방면에서 활용할 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다.
[21′ NIPS] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision
MLP-Mixer는 CNN이나 Transformer와 같은 복잡한 구조를 사용하지 않고도 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 이미지 처리 분야에 새로운 패러다임을 제시합니다. MLP-Mixer의 제안 방법과 장단점 의의를 알아봅니다.
[21′ ICLR] Vision Transformer : AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
Vision Transformer: 이미지 분야에서의 혁신적인 변화. CNN에서 벗어나 Transformer 구조를 적용한 Vision Transformer의 원리, 장단점, 그리고 그 의의에 대해 자세히 알아봅니다.
[21′ AAAI] TabNet : Attentive Interpretable Tabular Learning
TabNet은 표 형식의 데이터에서 딥러닝의 힘을 최대한 발휘하기 위한 모델입니다. TabNet의 핵심 아이디어, 구조, 실험 결과, 그리고 그 의의에 대해 알아봅니다. 표 데이터와 딥러닝에 관심이 있다면, TabNet의 독특한 접근 방식을 확인해보세요.
[20′ NIPS] VIME: Extending the Success of Self- and Semi-supervised Learning to Tabular Domain
테이블 데이터에 딥러닝을 적용하는 VIME에 대해 알아봅니다. 기존 방법의 한계부터 VIME의 제안 방법, 실험 결과, 장단점까지 상세하게 소개합니다. VIME의 혁신적인 접근 방식을 통해 테이블 데이터의 딥러닝 활용에 대한 새로운 시각을 얻어보세요.
[19′ NAACL] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
BERT의 기본 구조, Pretraining과 Fine Tuning 과정, 그리고 다양한 NLP 작업에서의 성능을 상세히 살펴봅니다. BERT와 GPT-1의 차이점도 비교 분석하며, BERT의 장단점과 의의를 깊게 탐구합니다
[18′ OpenAI] GPT-1 : Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
GPT-1 논문을 리뷰합니다. 기존 방법의 문제점, GPT-1의 구조, Pretraining과 Fine Tuning 방법, Pretraining이 효과적인 이유, 실험 결과 등을 분석하고 GPT-1의 장단점과 의의에 대해 생각해봅니다.
