🔗 출처 https://arxiv.org/abs/2510.15821 🗓️ 요약 📌 3줄 요약 기존 Pretrained모델의 Univariate forecasting한계를 넘어, multivariate 및 covariate-informed forecasting task를 zero-shot방식으로 처리하는 범용 모델 group att...

🔗 출처 https://arxiv.org/abs/2403.07815 🗓️ 요약 📌 3줄 요약 시계열 값을 스케일링 및 양자화하여 고정된 어휘로 토큰화하고, 기존 Transformer 기반 언어 모델 아키텍처를 최소한의 수정만으로 이 토큰화된 시계열에 대해 CE를 사용하여 학습시키는 pretrained 모델 공개된 대규모 데이터셋과...

Introduction 데이터를 “비슷한 것끼리” 묶는 비지도 학습(unsupervised learning) 목적 데이터의 집단[cluster, 어려운 말로 차원성(dimensionality)] 파악 이상치(outlier) 탐지 패턴파악 분류(classification) vs ...

출처: https://arxiv.org/abs/1512.00567 요약 및 방법론 핵심 아이디어 계산 효율성과 적은 파라미터 수는 모바일 비전, 빅데이터 등 다양한 활용 사례에서 중요하다. 본 논문은 적절한 합성곱 분해와 강력한 정규화를 통해 추가 계산을 효율적으로 활용하는 네트워크 확장 방법을 제안한다. ILSVRC 2012 분류 챌린지 검증 ...

🔗 출처 https://arxiv.org/abs/1409.1556 🧩 방법론 by … 💡 참고: (부가 설명 작성) 📌 논문 💡 요약 by Gemini 1. 깊이(Depth)의 중요성 강조 이 연구의 가장 핵심적인 기여는 컨볼루션 네트워크(ConvNet)의 깊이가 성능에 미치는 영향을 체계적으로 평가한 것입니다. 저자들은 다...

📚 정리 📌 제목 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 🌟 초록 0. 초록 왜 ConvNet이 작동하는지 명확한 이해가 부족하다, 그리고 추가적으로 어떻게 개선될 수 있는지에 대한 이해가 부족하다. 진단적 도구 제안 : 중간 특징 추출(intermed...

📚 정리 📌 제목 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 🌟 초록 1000-way softmax : 1000개의 cls.문제이기 때문에, output을 1000개의 vec.으로 만들었다. Top-1 error: 가장 큰...

1장 : 컴퓨터는 데이터에서 배운다  연구실이나 학회, 그리고 다양한 수업에서 ML/DL을 다루다 보니, 내가 알던 지식들이 너무 중구난방이라는 것을 깨닫게 되었고, 이번 기회에 정리해보고자 한다.  사용할 자료는 머신러닝 교과서 파이토치편이고, 많은 내용을 한번 제대로 정리해보고 싶어서 해당 교재를 고르게 되었다. 또한 정리는 기존에 내가 ...

카테고리 etc,e와 해당 태그들을 생성하는 테스트 포스트입니다.

카테고리 Programming-Language와 해당 태그들을 생성하는 테스트 포스트입니다.