넋두리5 근황 20200719 이전 근황을 쓴지 거의 1년이 되었네요. 요새는 논문을 읽지 않다보니 글이 잘 올라오지 않고 있습니다. 그래도 WGAN과 GANSynth 글은 조회수가 지속적으로 발생해 잘못된 내용이 발견되면 의무감을 갖고 꾸준히 수정하고 있습니다. 리뷰하다 말고 임시저장만 해놓은 글이 몇 개 있는데 너무 아쉽네요. 현재는 방학이라 제가 하고 싶은 것들만 하고 있습니다. 그래서 뭔가 행복합니다 ㅎㅎ 아래는 제가 진행 중인 것들입니다. 연구실 과제: 시간을 상당량 쏟아야 합니다. Jetson이라는 미니컴퓨터를 다뤄야 하는데 말썽을 너무 많이 부립니다. 거의 리눅스 처음 배울 때 느낌입니다. 그 때도 그래픽 드라이버 깔다가 밤을 샜는데 비슷한 짓을 또 하고 있습니다. 위상수학: 이번에 코로나 사태 덕분에(?) 유튜브에 양질.. 2020. 7. 19. 근황 20190731 복학을 앞두고 여러 과목들을 복습하고 있습니다. 논리회로 때 플립플롭을 이해 못해서 컴구까지 쭈르륵 말아먹었는데 드디어 이해가 됐네요 좋아하는 교수님 연구실에 들어가려고 응용선형대수와 컨벡스최적화 등등을 독학하고 있습니다. Sphere GAN을 읽다가 리만다양체를 알게 됐는데 갑자기 미분기하가 너무 하고 싶어져서 학부 해석학부터 독학으로 파고 있습니다. 사실 응선대 빨리 끝내야 되는데 해석학이 너무 재밌네요 ㅎㅎ $\epsilon-\delta$ 어렵다고들 하는데 오히려 너무 기대해서 그런지 그렇게 어렵진 않고 재밌습니다. 퍼즐 맞추기 하는 거 같아요. 박사까지 할 거라 수학공부 할 게 산더미입니다. - 실해석학 : 요새 GAN 논문들은 measure theory가 기본인 거 같아요. - 복소해석학 : 미.. 2019. 7. 31. 지금까지 봐온 논문들 목록 굵은 표시는 블로그에 게시된 내용이다.회색 표시는 지금 보고 있는 내용이다. - A Neural Algorithmic of Artistic Style - Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks - Batch Normalization : Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Convariate Shift - Understanding Synthetic Gradients and Decoupled Neural Interfaces - Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients - Deep Residual Learning for Image Re.. 2018. 7. 8. 쓸만한 링크 모음 (내 북마크) Unsplash - 저작권 없는 고화질 이미지 : https://unsplash.com/- 근데 좀 느림 ㅠ 네이버 D2 : https://d2.naver.com/helloworld- 고급 프로그래밍 자료들이 많다. 네이버 주식 종목별 일별 데이터 가져오기 : http://estenpark.tistory.com/353 CNN BP 완벽 유도 : https://metamath1.github.io/cnn/index.html 나동빈 : https://blog.naver.com/ndb796- 벌써(2018.07.08) 딥러닝도 하고 있다 Convolution 시각화 : https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic 라온피플 : https://laonple.blog.me/2205.. 2018. 7. 8. 쓸만한 링크 모음 (페이스북 게시글 위주) 딥러닝2018년 6월까지 발표된 모든 GAN 논문 모음 : https://hollobit.github.io/All-About-the-GAN/ - 들어가서 "style"같은 원하는 키워드로 검색해서 공부하면 될 듯 훌륭한 seq2seq 모델 시각화 : https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ 수십억개 수준의 모델 효율적인 처리방안 : https://www.slideshare.net/JenAman/scaling-machine-learning-to-billions-of-parameters CVPR 2018 Top 10 논문 요약 : https://towar.. 2018. 7. 8. 이전 1 다음
