목록KalelPark's DataScience (216)

KalelPark's LAB

[ Math ] 중심 극한 정리(Central Limit Theorem)

Study/Math 2023. 1. 16. 17:06
[논문 리뷰] Barlow Twins : Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract Self Supervised Learning은 점차 Supervised Method와의 격차가 점차 가..
Data Science/Self Supervised Learning 2023. 1. 16. 16:34
[논문 리뷰] Training data-efficient image transformers& distillation through attention

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 본 논문에서는 ImageNet1K로만, 단지 학습하여, 경쟁력있는 Convolution-free tra..
Data Science/Classification 2023. 1. 15. 20:37
[ Math ] 이산확률변수의 변환, 연속확률변수의 변환, 자코비안

참고 https://m.blog.naver.com/mykepzzang/220844161668 [확률과 통계] 43. 이산확률변수의 변수변환, Transformation of Discrete Random Variables 이번 포스팅에서 확률변수변환(transformation of variables)을 알아보려고 합니다. 지금까지는 이산 및 연... blog.naver.com
Study/Math 2023. 1. 15. 15:45
[논문 리뷰] An Image is Worth 16x16 words: Transformers for Image Recognition at Scale

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/AI_PAPER GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 최근, NLP에서는 Transformer구조가 일반적인 활용으로써, 자리 매김해왔지만, Vision 분야에서는 잘 응용되지 않았..
Data Science/Classification 2023. 1. 15. 13:48
[ 논문 리뷰 ] Prototypical Networks for Few-shot Learning

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Data Science/Meta Learning 2023. 1. 15. 12:16
[ Meta Learning ] Meta-Learning based on Metric

Metric Learning이란? 학습하고자 하는 학습 방법은 다양한 태스크에서 사용할 수 있는 좋은 특징 공간(feature Space)이다. 즉, 새로운 태스크를 잘 활용할 수 있는 유용한 Manifold interpolation을 학습하는 것을 목표로 한다. 즉, 메트릭 기반 방법은 같은 라벨을 갖는 Support Set과 Query Set의 데이터 쌍이 비슷한 매니폴드 공간에 임베딩 되는메타러닝을 수행하며, 새로운 태스크가 들어왔을 때도 학습과정에서 이를 발견하지 못하였더라도, 같은 라벨의 데이터 쌍은 비슷한 공간에 임베딩 되도록 합니다. 메타러닝을 진행한 이후, few-shot learning을 진행하는 경우 추가적인 파라미터 변경없이 임베딩만 수행하며 바로 Query Set의 데이터와 Supp..
Data Science/Meta Learning 2023. 1. 15. 11:25
[ 논문 리뷰 ] Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning

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Data Science/Self Supervised Learning 2023. 1. 14. 21:42
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