실제 저조도 특성을 반영한 데이터 합성과 visual cue·pose prior의 동적 결합으로 Low-Light Human Pose Estimation을 개선하는 UDAPose 논문 핵심 리뷰

모델 재학습 없이 추론 단계에서 유해 이미지를 안전하게 차단하는 Safe Latent Diffusion 논문 핵심 리뷰

앞서 ‘Attention Is All You Need’ 논문 리뷰를 진행했는데, 해당 글만보고 이해하기 쉽지 않을 수 있습니다. 따라서, 해당 논문 내용을 이해하기 쉽게 총정리하고, 제가 읽으며 어려웠던 부분도 따로 정리해볼까 합니다. 1. 기존 모델의 한계와 Transformer의 등장 배경 기존 Sequence Transduction 모델들...

RNN과 CNN을 완전히 버리고 오직 Self-Attention 메커니즘만으로 최고 성능을 달성한 혁신적인 Transformer 아키텍처 리뷰입니다.

1. 기계학습의 정의 👆 Tom Mitchell의 정의 톰 미첼(Tom Mitchell) 교수에 따르면, 기계학습은 경험(E)을 통해 특정 작업(T)에 대한 성능(P)을 향상시키는 알고리즘을 연구하는 분야입니다. Task (T): 풀고자 하는 작업 (예: 체스 게임) Performance (P): 성능 측정 기준 (예: 상대편에 대해 얼마...