AI17 [NIPS-2017] Attention is all you need 논문 전문 : https://arxiv.org/abs/1706.03762 [출처] https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762 ※ The picture and content of this article are from the original paper. This article is more of an intuitive understanding than academic analysis. [논문 정리] Attention is all you need Attention is all you need라는 제목만으로도 오금이 저릴정도로 슈퍼 논문입니다. 제가 생각하기에는, GAN과 더불어 2000년대 나온 최고의 논문이 아닐까 합니다. 후대에는 이 시점을 AGI(Artificial Ge.. 2023. 12. 23. [CVPR-2018] ESRGAN : Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 논문 전문 : https://arxiv.org/abs/1809.00219 [출처] https://doi.org/10.48550/arXiv.1809.00219 ※ The picture and content of this article are from the original paper. This article is more of an intuitive understanding than academic analysis. [논문 요약] ESRGAN : Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 본 논문은 GAN을 활용한 Super Resolution(이하 SR)에 거의 시초격인 논문입니다. GAN 네트워크야 CNN으로 짜면 얼마든지 원하는 모델을 만들.. 2023. 12. 11. [CVPR-2014] Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 논문 전문 : https://arxiv.org/abs/1501.00092 [출처] https://doi.org/10.48550/arXiv.1501.00092 ※ The picture and content of this article are from the original paper. This article is more of an intuitive understanding than academic analysis. [논문 요약] Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks 지금으로부터 10년전 나온 논문입니다. Super Resolution(이하 SR)에 딥러닝을 활용한 시조새 격의 논문이라고 할 수 있는데요, EDSR이나 최근 SR 논문들은 mu.. 2023. 12. 8. [CVPR-2017] Enhanced Deep Residual Network for Single Image Super-Resolution 논문 전문 : https://arxiv.org/abs/1707.02921 [출처] https://doi.org/10.48550/arXiv.1707.02921 ※ The picture and content of this article are from the original paper. This article is more of an intuitive understanding than academic analysis. [논문 요약] Enhanced Deep Residual Network for Single Image Super-Resolution 서울대학교에서 나온 논문으로, 무려 현 글 작성시점 기준 Citation 5772회에 해당하는 슈퍼논문입니다. EDSR이라는 약어로 많이 불리며, Super Res.. 2023. 12. 4. XAI(Explaniable AI)에 대한 간단한 이해 설명가능한 인공지능? XAI? 오해와 편견 혹자는 XAI를 한다고 광고하며, 산학과제 및 정부과제를 따가는 모습을 많이 보았습니다. 실제로는 XAI는 아무 상관없는 분야인데 말이죠 "설명가능한 인공지능"이 최근 Hot한 토픽이자 인공지능 한다고 하면 과제비를 서로 주려고 난리인 한국 학계의 냄비 특성때문이 강하기때문입니다. 설명가능한 인공지능은 제가 보기엔 정말 아무것도 아닙니다. 물론, Academic하게 다양한 기법들이 존재하지만, 적어도 실제 딥러닝을 설계하시는분들 중에서도 아주 일부 도메인에서만 사용가능합니다. 딥러닝을 직접설계해보지 않은사람들, 비전공자들은 누구나 혹할수 있는 말입니다. 딥러닝의 가장 큰 문제가 "Black Box"라는것 아니야?? 이걸 Black Box가 아니고 직접 설명가능하.. 2021. 12. 21. 이전 1 2 3 4 다음
