ABSTRACT Alphago Zero는 인간의 데이터를 빼고 강화 학습만을 기반으로 하여 압도적인 성능을 이끌어내어 이세돌과 대국하였던 Alphago Lee를 상대로 100 : 0 으로 승리하였다. Alphago Lee simple review b-1. Policy network -> 선택의 너비를 줄여주는 network : 확률분포를 리턴한다.b-2. Value network -> 선택의 깊이를 줄여주는 network : 상수를 리턴한다. a-1. Rollout policy -> 빠른 시뮬레이션을 위한 […]
paper, Github Naver Clova 팀에서 올해 4월에 공개한 OCR 논문입니다. 이 논문의 저자는 OCR 영역에서 Localization 쪽에 초점을 두어 연구를 수행하였고, 글자가 curve / arbitrary shape / extremely long 한 경우에도 글자 영역을 잘 찾아 낼 수 있는 방법을 제안합니다. 1. Introduction 기존에 수행되었던 많은 OCR 방법들은 word-level의 Bounding Box의 위치를 찾기위해서 네트워크를 활용한다. 하지만 […]
OCR 관련하여 공부를 해보고자 찾아보다가 포스코 현업에서 슬라브 번호인식 알고리즘이 포스텍에서 개발되어 적용되고 있다는 것이 문득 떠올라 위 논문을 찾아보게 되었습니다. 기존의 OCR 영역에 대한 선행 지식이 없지만, FCN 네트워크 구조를 활용하여 문자인식 분야에 적용하고 있다고 하여 FCN이 어떻게 활용되는지를 살펴보았습니다. SIN : Slab Identification Numbers 공장 환경에서는 배경이 복잡하고, SIN의 낮은 퀄리티와 공장 특성상 […]
[참조 논문 및 사이트]☞Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ☞Reinforcement Learning to Rank in E-Commerce Search Engine:Formalization, Analysis, and Application ☞Personalizing Session-based Recommendations with Hierarchical Recurrent Neural Networks ☞Wide & Deep Learning for Recommender Systems ☞Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recommendation ☞Deep Neural Networks for YouTube Recommendations ☞ITEM2VEC: NEURAL ITEM […]
A Simple Unified Framework for Detecting Out-of-Distribution Samples and Adversarial Attacks Preliminary 우선 Supplementary A에 대한 간단한 리뷰가 필요해 보임. Classifier는 크게 discriminative 와 generative classifier 두 가지로 나뉨. discriminative는 x가 주어졌을 때 어떤 class(y)인지 직접적으로 예측함, 즉 P(y|x). 대표적인게 softmax classifier이고 posterior distribution이 다음과 같이 정의됨. genertive classifier는 posterior distribution P(y|x) = P(x|y)P(y)/P(x)를 구하기 […]
Preprocess K+1 frames K : train Embedder [B(batch) * K, 2, C, W, H] x : frame [B * K, C, W, H] y : landmark [B * K, C, W, H] 1(t frame) : train Generator e_hat = E(x, y) x_hat = G(y_t, e_hat) r_x_hat = D(x_hat, y_t, i) r_x = D(x_t, y_t, i) LossEG […]
지난 스터디 모임에서 EXTD에 대한 논문 리뷰를 진행하다가 Convolution을 통한 upsampling 하는 방법에 대해 이야기가 나왔습니다. Unpooling, Deconvolution 등의 방법들이 있다고 설명을 드렸었지만, 자세한 방법에 대해서는 그냥 그런게 있다 정도로만 알고 있었기 때문에 짚고 넘어가고자 간단하게 정리해 보았습니다. 타 블로그, Facebook TF korea 등에서 찾은 글 / 자료를 기반으로 간단하게 작성하였습니다.(레퍼런스에 기입하지 못한 자료들에 대해서는 […]
reference paper : link code(torch) : link
참고자료 : https://www.youtube.com/watch?v=L-QYXtJmXrc http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html