Face recognition Face recognition FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering Florian Schroff, Dmitry Kalenichenko, James Philbin (Submitted on 12 Mar 2015 (v1), last revis… Source: www.slideshare.net/soul8085/face-recognition-87761931
Deep Learning Research Group
현재 가장 많이 쓰이는 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)에 대해 아래 논문을 바탕으로 정리한 내용입니다. 논문에 나오는 Global/Local Attention 내용에 추가로 Soft/Hard Attention에 대한 소개와 아래 논문보다 앞에 나온 Bahdanau vs Luong Attention에 대한 비교 소개 Attention Mechanism(Seq2Seq) Attention Mechanism(Seq2Seq) Introduction to Attention Mechanism (Neural Machine Translation / Python, Tensorflow) Source: www.slideshare.net/healess/attention-mechanismseq2seq Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation […]
자습용으로 공부하기 정리한 자료 입니다. 출처는 맨 밑에 있습니다. NIPS 2015년 유명한 논문 1. computer vision task semantic segmentation, classification + Localization, Object detection, Segmentation 2. RCNN history rcnn -> fast r-cnn -> faster r-cnn -> master 3. Faster Rcc의 속도 Object Detection 알고리즘의 속도 SSD, Faster Rcnn, R-FCN […]
Recruit Automation with Deep Learning (IBM, Paper, Slide, adroitbot) 1. 서론 Recruit 자동화는 지금까지 자료를 찾은 결과를 종합하였을 때 HR Recruiting 의 자동화는 로보 어드바이져와 마찬가지로 시스템 구성의 성격이 더 강하다. Skill-Set 일치 비교(유사어 처리, 카테고리화), Semantic analysis, 성향 분석, Summary 등을 수행후 종합적인 Scoring 과 Summary View 를 Guidance 로 제공 등 세부 Task […]
Super Learner: a Cross-validation based Stacking (Paper) 1. 개요 Ensemble 은 전통적인 ML 방식과 DL 모두에서 애용되는 방법으로 보통은 ‘평균’, ‘다수결’, ‘Stacked’ 정도는 많이들 알고 사용하고 있는데 Super Learner 라는 개념을 소개하고자 함 2. Unweighted Average 신경망에서 일반적으로 많이 사용하는 방법으로 기본적으로 Deep Neural Network 가 Capacity 가 크기 때문에 간단한 평균 방법의 Ensemble 로도 많은 성능 향상이 […]
Create Card Fraud Detection using AutoEncoder (Keras, Tensorflow) 1. 문제점 본 Topic 은 너무 뻔한거라서 그런가? 딱히 논문이라던지 이런게 잘 보이지 않는다.. 몇개 있는데 인용수가 0 이다. 대신에 실증적인 좋은 Blog 가 하나 보인다. 기본적으로 이러한 종류의 문제는 데이터의 불균형이 가장 큰 문제이다. 그래서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법을 Anomaly Detection 이라고 하는데 FDS 도 마찬가지로 접근하면 […]
Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recommendation (Paper) (PPT) 1. 문제점 Collaborative Filtering 에서는 전통적으로 Matrix Factorization 과 같은 모델 기반의 방법론들을 사용하였다 그런데 너무 이러한 Matrix 가 Sparse 해지면서 MF 기반으로는 정확도를 보장할 수 없는 상황이 발생하게 되었다 이러한 문제들을 해결하기 위해서 최근의 연구들은 상품의 비정형적인 데이터를 활용하기 위한 방법들을 고민하였다 이러한 설명 정보를 […]
A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems (Link) 1. 문제점 예전의 CF 방식은 히스토리가 없는 신규 유저에 대해서 추천시 Cold Start 라고 하는 문제가 발생함. CB 방식은 Item 유사도 혹은 User 유사도를 통해 Cold Start 를 해결할 수 있지만, 실제 적용시 사용자의 정보획득의 어려움 등의 이유로 잘 동작할 수 […]