이 글에서는 2019년 ICML(International Conference on Machine Learning)에서 어떤 논문들이 accept되어 발표되었는지를 알아볼 것이다. 3424개의 논문이 접수되어 774개의 논문만이 구두 및 포스터 발표로 진행되었다. 논문 리스트는 목차와 같다. 774개를 다 살펴볼 수는 없으므로 몇 개만 추려서 최근 동향을 살펴보도록 하자. Training Neural Networks with Local Error Signals      ...

PyTorch 사용법 - 00. References PyTorch 사용법 - 01. 소개 및 설치 PyTorch 사용법 - 02. Linear Regression Model PyTorch 사용법 - 03. How to Use PyTorch PyTorch 사용법 - 04. Recurrent Neural Network Model 이 글에서는 RNN(Recurrent Neural Network) 기본 모델의 Pytorch 프로젝트를 살펴본다. 사용되는 torch 함수들의 사용법은 여기에서...

이 글에서는 MovieQA: Understanding Stories in Movies through 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. MovieQA는 Vision QA의 확장판과 비슷한 것이라고 보면 된다. 그러나 크게 다른 점은 사진 한 장과 QA셋이 아닌 Movie Clip과...

이 글에서는 VQA: 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. 아래는 서울대학교 공대뉴스광장을 인용하였다. VQA Challenge는 2016년 CVPR을 시작으로 매년 개최되며, 1년마다 발전된 기술을 평가하고 시상하고 있다. 2017년부터는 같은 질문에 비슷한 이미지를...

이 글에서는 네이버랩스(Naver Corp.)에서 2017년 발표한 논문인 Dual Attention Networks for Multimodal Reasoning and Matching에 대해 알아보고자 한다. 네이버랩스는 인공지능 국제대회 ‘CVPR 2016: VQA Challenge’에서 2위를 차지하였고, 해당 챌린지에서 DAN(Dual Attention Networks)라는 알고리즘을 개발하였다. 이어 이 알고리즘을 조금 더 일반화하여 2017년 발표한 논문이 이 논문이다. VQA가 무엇인지는 여기를 참조하면 된다....