희주는 개발중

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentationhttps://arxiv.org/pdf/1612.00593  0. Abstract Point cloud는 geometric data structure에서 중요하다. 불규칙적인 형태때문에 대부분의 연구자들은 3D voxel grid나 collection으로 데이터를 변환한다. 그러나 render된 데이터는 불필요하게 방대하고 문제를 일으킨다. 저자들은 point cloud를 바로 사용하는 novel type을 디자인한다. 이는 입력 point의 불변성을 잘 반영한다. PointNet은 scene semantic parsing부터 object classification, p..

Attention Is All You Needhttps://arxiv.org/pdf/1706.03762 0. Abstract당시 주요한 sequence 변환 모델들은 complex recurrent 이나 인코더와 디코더를 포함한 convolutional neural network를 기반으로 한다. 또한 최신 성능의 모델들은 attention 메커니즘을 통해 인코더와 디코더가 연결되어 있다. 저자들은 Transformer라고 하는 recurrence와 convolution 전체를 배제한 오직 attention 메커니즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 아키텍처를 제시한다. 2개의 기계번역을 대상으로 한 실험은 이 모델들의 품질이 우수함과 동시에 더 병렬 처리가 좋고 학습에 적은 시간을 필요로 한다는 것을 보여..

1. 관심 분야 선택2. 논문 읽기 목표 설정 : 기본 이해 15-20편 / 심화 이해 50~100편3. 논문 리스트 작성 : 가볍게 훑어본 후 자세히 읽을 논문 결정- 항상 가방에 논문을 들고 다니면 일주일에 5편 이상 읽는 것을 추천 논문 읽는 방법1. title, abstract, table/figure 위주로 읽기 : 전체적인 내용 파악2. introduction, conclusion, figure보고 간략히 훑어보기 : 논문의 가치 이해, 주요 내용 파악, 저자들의 연구 내용 요약부분 중점적으로 읽기3. 수학 파트 건너뛰기 : 수학적 내용 제외 전체적인 내용 이해하는데 집중4. 전체적으로 읽기 : 이해가 안되는 부분은 건너뛰고 전체적인 흐름 이해(5. 자세히 이해해야 할 논문일 때, 수학적 내용..