Club374 👅 멀티 모달 기초 [Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy] 논문 리딩 - 6. Fusion / 7. Co-learning 👅 6. Fusion 멀티모달 퓨전(multimodal fusion)은 멀티모달 머신러닝 분야의 초기 주제 중 하나로,기존 리뷰에서는 주로 초기(early), 후기(late), 하이브리드(hybrid) 퓨전 접근 방식에 중점 기술적으로 멀티모달 퓨전은 여러 모달리티로부터 정보를 통합하여 결과를 예측하는 것을 의미이 결과는 예를 들어 감정(기쁨 vs 슬픔) 같은 클래스 분류이거나, 감정의 정도 같은 연속적인 값(회귀)일 수 있음 멀티모달 퓨전의 세 가지 주요 장점1. 강인한 예측(Robustness): 동일한 현상을 관찰한 여러 모달리티의 정보를 이용해 더 견고한 예측 가능.2. 보완 정보(Complementarity): 하나의 모달리티만으로는 볼 수 없는 정보를 서로 보완해줌.3. 결측 데이터 대응.. 2025. 4. 3. 🔭 서울대학교 물리천문학부 Sascha Trippe 교수님 연구 면담 🔭 사전 준비🔭 면담 시작두근두그 떨림 들어오심...!우리를 잊지 않으셨군요..! 🔭 면담 와 소으니 댑악임외고는 달라소으니 없었으면 망햇어~ 국어책읽기.영어공부합니다🔭 면담 내용면담 내용 raw데이터 참석자 1좋은 아침입니다.먼저, 이렇게 만나게 되어 반갑고요. 여러분이 준비하신 어떤 질문이든 답변할 준비가 되어 있습니다. 참석자 2감사합니다. 혹시 저희 목소리 잘 들리시나요? 참석자 1네, 연결 상태 아주 좋습니다. 참석자 2감사합니다. 본격적으로 시작하기 전에 저희를 간단히 소개하겠습니다.저희는 이화여자대학교 컴퓨터공학과 4학년 학생들이고, 시간 내주셔서 정말 감사드립니다.현재 저희는 졸업 연구 프로젝트를 진행 중이며, 주어진 주제들 중에서 멀티모달 AI, 그중에서도 생성형 AI를 이.. 2025. 4. 3. 💥 Zoobot 모델 - 은하 병합 파인튜닝 테스트 : 데이터 한번 테스트를 해 보장기존 SOTA를 이해해야멀티모달 아키텍처로 개선해 볼 수 있을 것이당 ✅ 내 컴퓨터 구성 분석CPUi5-14600KF (6P+8E, 최대 5.3GHz)멀티코어 성능이 우수해서 학습보다는 데이터 전처리, 추론 등에 적합쿨러3RSYS 360mm 수랭 쿨러발열 많은 작업도 안정적 처리 가능메인보드B760M AORUS ELITE AXPCIe 4.0, M.2, Wi-Fi 등 학습용 구성에 충분RAMDDR5 32GB (16GB x2, 5600MHz)딥러닝 학습엔 최소 수준, 추론이나 중간 규모 데이터 처리엔 충분GPURTX 4070 Ti SUPER 16GBDL 학습 가능, TNG50 + Zoobot fine-tuning 규모에 적당SSDSK hynix P31 1TB (NVMe Gen3)빠르고 .. 2025. 4. 2. 🎯 Galaxy mergers 연구 알아보기 (Zoobot 모델 / 데이터 ) 🎯 Galaxy merger challenge: A comparison study between machine learning-based detection methods Aims: Various galaxy merger detection methods have been applied to diverse datasets. However, it is difficult to understand how they compare. Our aim is to benchmark the relative performance of merger detection methods based on machine learning (ML)" data-og-host="ui.adsabs.harvard.edu" data-og-source.. 2025. 4. 2. ❇️ 유런 DQN 발표 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 4. 1. 우주먼지 교수님 주제 Post-merger Masquerade 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 4. 1. 👨🏻🚀 우주천문학 팀원들 첫 만남! + spaceAI 지웅배 교수님 미팅 냥냥 연세대 천문우주학 팀원들 첫 미팅이야기 좀 하구 지웅배 교수님과의 미팅두 같이 진행하기루 함👨🏻🚀 우주천문학 팀원들 만나깅우주토크 했다재밌음ㅋㅋㅋ 최애 항성행성은하성운 듣기베텔게우스 있을 것 같았는데 예진 언니 최애 항성이었음적색초거성~ 언니도 쿠르케작트 포스터 사려고 했었대 예약해뒀던 룸카페 가서 주제 토의 우리가 교수님들이 추천해주신 논문 읽고 주제 정리해본 거 설명하면서괜찮은지 틀린 거 없는지 체크 희수언니가 주제 관련 기본 지식 강의두 해 줬따적색 편이우주과학에서의 거리 측정분광 / 측광 데이터 분자 에너지 준위 변화로 원소 탐지등등에 대해 이해함뇽뇽 이외seeing data 보정ㄴ 얼마 전 등장한 실제 레이저 이용 보정법을 뛰어넘기가 힘들 것 같다는 예진 언니 의견으로 기각로버/.. 2025. 4. 1. ✳️[ Playing Atari with Deep Reinforcement Learning ] 논문 리뷰 (Mnih et al., 2013, DeepMind) Playing Atari with Deep Reinforcement LearningWe present the first deep learning model to successfully learn control policies directly from high-dimensional sensory input using reinforcement learning. The model is a convolutional neural network, trained with a variant of Q-learning, whose input is rawarxiv.org ✳️ 논문 읽기시간 부족으로 제대로 못 일금..ㅜㅜ✳️ 논문 정리🎮 Abstract딥러닝 기반의 강.. 2025. 3. 30. 🪼 강화 학습-마르코프 결정 과정 : 딥러닝 파이토치 교과서 딥러닝 파이토치 교과서 - 서지영 12장. 강화 학습🪼강화 학습이란머신러닝 / 딥러닝의 한 종류어떤 환경에서 어떤 행동을 했을 때 그것이 잘 된 행동인지 아닌지 판단하고 보상/벌칙을 주는 과정을 반복하여 스스로 학습하게 하는 분야 환경 environment에이전트 agent => 환경과 상호 작용하는 에이전트를 학습시키는 것 상태 state (다양한 상황) 에서 행동 action을 취하며 그에 대한 응답으로 보상 reward를 받으며 학습상태 State : 에이전트가 관찰 가능한 상태의 집합 시간 T에서 에이전트의 상태 s행동 Action: 에이전트가 상태 S에서 가능한 행동시간 T에서 특정 행동 a 🪼마르코프 결정 과정강화 학습의 문제들은 마르코프 결정 과정으로 표현됨마르코프 결정 과정은 모두 마.. 2025. 3. 28. 🪼 강화 학습 - MDP를 위한 벨만 방정식 : 딥러닝 파이토치 교과서 보호되어 있는 글 입니다. 2025. 3. 28. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 38 다음
