거꾸로 읽는 self-supervisd learning 2주차 논문 분석 발표 논문명: DAC: Deep Adaptive Image Clustering 발표자: 김건 논문 원본 링크: https://openaccess.thecvf.com/content... 발표자료: TBD
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Vector quantization로 VAE의 posterior collapse을 해결할 수 있을까? | VQ-VAE 논문 리뷰! | NIPS 2017 | 김기범
ViT: Model and Data Scaling는 Transformer로 가능하다! | ICLR 2021 | 이인규
CLIP: Image-Text 대용량 데이터로 Contrastive learning하면 zero-shot transfer가 가능하다! | OpenAI Blog 2021 | 김희은
LLM 역사를 함께 거꾸로 읽어보시죠 ! | 강재욱
VLM backbone에 대한 트렌드를 알아보자! | 강재욱
Label feature의 pairwise similarity을 측정해서 Clustering! | DAC 논문리뷰! | ICCV_2017 | 김건
Dynamic Dictionary로 메모리 효율적으로 Contrastive Learning 할 수 있을까? | MoCo v1 논문 리뷰! | CVPR 2020 | 오진우
ODQA에서 in-batch-negative + BM25 hard negative는 효과적이다! | DPR 논문 리뷰 | EMNLP 2020 | 김강민
VLM Tasks와 Benchmarks는 무엇이 있을까? | 강재욱
LLAMA2: 오픈소스 위한 LLM 레시피 - Pre-training | Meta 2023 | 김보섭
Frozen LLM과 Vision Encoder을 붙여서 만든 VLM Few-shot Leaner | NeurIPS 2022 | 조성국
DPO: Reward Model없이 사람선호를 학습할 수 있을까?| NeurIPS 2023 | 이승현