이 글에서는 Video Action Recognition Models(Two-stream, TSN, C3D, R3D, T3D, I3D, S3D, SlowFast, X3D)을 정리한다. Two-stream 계열: 공간 정보(spatial info)와 시간 정보(temporal info)를 별도의 stream으로 학습해서 합치는 모델. 3D CNN 계열: CNN은 3D로 확장하여 (iamge $\rightarrow$ video) 사용한 모델. Facebook이 주도해 왔다. Two-stream Approach 논문 링크: Two-Stream Convolutional Networks for...

이번 글에서는 GNN을 활용하여 CDR(Cross Domain Recommendation) 문제를 풀어본 논문에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다. 논문 원본은 이 곳에서 확인할 수 있습니다. 본 글에서는 핵심적인 부분에 대해서만 살펴보겠습니다. Pre-training Graph Neural Network for Cross Domain Recommendation 설명 1. Introduction 추천 시스템을 만든다고 할 때 cold start problem과 data sparsity issue는 흔히 겪는...

이 글에서는 2019년 NIPS에 게재된 Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2(VQ-VAE2) 논문을 살펴보고자 한다. 중요한 부분만 적을 예정이므로 전체가 궁금하면 원 논문을 찾아 읽어보면 된다. Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2 논문 링크: Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2 Github: https://github.com/rosinality/vq-vae-2-pytorch 2019년 6월, NIPS 2019 DeepMind Ali Razavi, Aaron van...

이 글에서는 2017년 NIPS에 게재된 Neural Discrete Representation Learning(흔히 VQ-VAE라 부른다) 논문을 살펴보고자 한다. 중요한 부분만 적을 예정이므로 전체가 궁금하면 원 논문을 찾아 읽어보면 된다. Neural Discrete Representation Learning 논문 링크: Neural Discrete Representation Learning Github(not official?): https://github.com/1Konny/VQ-VAE 2017년 11월, NIPS 2017 DeepMind Aaron van den Oord, Oriol Vinyals, Koray...

딥러닝 데이터셋은 사전학습, 지시 수행 학습, 성능 평가 등 용도에 따라 구분한다. 평가 문제와 풀이가 학습 자료에 포함되면 평가 점수에 암기 효과가 반영될 수 있다. 이미지·음성·추천 데이터에서도 학습 자료와 평가 자료의 중복이 일반화 성능 측정에 영향을 준다. 2026년 9월 6일을 기준으로 공개 모델의 학습 자료, 주요 평가 도구가 지원하는 벤치마크,...