Study_presentation

AILAB 스터디에서 진행한 발표. Season 별 발표 모음.

S1. Attention Mechanism

• Attention mechanism에 대한 개념, Global & local attention, application 등.

S2. A simple Neural Network For Relational Reasoning

• 관계추론에 대한 신경망 제안.

S3. A STRUCTURED SELF-ATTENTIVE SENTENCE EMBEDDING

• Self-Attention 개념을 사용해 효과적인 embedding을 하려고 함.

S4. Neural Arithmetic Logic Units

• White-box 형식의 신경망 제안. Arithmetic Logic의 동작을 구현하는 구조.

S5. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation

• GAN 학습의 새로운 방법론을 제안.

S6. Loss functions, Optimizers

• 신경망 학습의 기초 복습. loss functions 설명, optimizer의 개념 및 발전.

S7. Semantic Image Synthesis With Spatially-Adaptive Normalization

• 기존 normalization layer의 문제점을 해결하는 새로운 adaptive normalization layer 개념을 제안.

S8. Unsupervised Image-to-Image Translation Networks

• 2개의 VAE를 사용해 효과적으로 I2I 학습이 가능한 신경망을 제안.