본 글은 2017년에 발표된 Graph Convolutional Matrix Completion에 대한 리뷰를 담은 글이다. Graph Neural Network에 대해서는 최근 수 년간 여러 연구가 이루어져 왔으며, 이 방법론은 다양한 분야에서 기존과는 사뭇 다른 새로운 해결 방안에 대해 제시하고 있다. 본 논문은 이러한 Graph 구조의 방법론을 추천 시스템, 그 중에서도 Matrix Factorization에 투영시킨 과정에...

이 글에서는 KnowIT VQA: Answering Knowledge-Based Questions about Videos에 대해 알아보고자 한다. VQA task는 이미지(Visual, 영상으로도 확장 가능)와 그 이미지에 대한 질문(Question)이 주어졌을 때, 해당 질문에 맞는 올바른 답변(Answer)을 만들어내는 task이다. KnowIT VQA는 VQA 중에서도 Video를 다루는 QA이며, 전통적인 VQA와는 달리 이미지 등 시각자료에서 주어지는 정보뿐만 아니라 외부 지식(상식 베이스,...

이 글에서는 KVQA: Knowledge-Aware Visual Question Answering에 대해 알아보고자 한다. VQA task는 이미지(Visual, 영상으로도 확장 가능)와 그 이미지에 대한 질문(Question)이 주어졌을 때, 해당 질문에 맞는 올바른 답변(Answer)을 만들어내는 task이다. KVQA는 VQA의 일종이지만, 전통적인 VQA와는 달리 이미지 등 시각자료에서 주어지는 정보뿐만 아니라 외부 지식(상식 베이스, Knowledge Base)이 있어야만 문제를 풀 수...

이 글에서는 Self-Supervised Learning(자기지도 학습)에 대해 알아본다. Self-Supervised Learning은 최근 Deep Learning 연구의 큰 트렌드 중 하나이다. Self-Supervised Learning의 기본적인 개념과 여러 편의 논문을 간략히 소개하고자 한다. Self-Supervised Learning 일반적으로 Supervised Learning(지도학습)이 높은 성능의 모델을 만드는 것이 유리하지만, 수많은 데이터에 label을 전부 달아야 한다는 점에서 데이터셋 모으기가 어려우며 따라서 활용하는...

이 글에서는 Python 패키지인 Selenium에 대해 알아본다. 파이썬으로 크롤링할 때 Beautifulsoup4와 더불어 빼놓을 수 없는 훌륭한 라이브러리이다. 고급 기술(?)까지 전부 정리했기 때문에, 처음 사용하는 사람이라면 우선 필요한 기능부터 보면 된다. 예시 코드의 일부는 Selenium Documentation의 코드를 참조하였음을 밝혀둔다. selenium 4 버전부터는 사용법이 바뀐 부분이 있다. 버전 4 이후 바뀐 점을...