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What is Graph Neural Network?

본 포스트에서는 Graph Neural Network에 대한 배경과 MNIST SuperPixel에 대한 응용, 그리고 STGNN에 대해 소개하고자 합니다.

자연어 처리의 4가지 단계

이 포스트는 Stanford의 CS224n 강의에서 배운 내용을 바탕으로 인공지능을 이용한 자연어 처리 방법의 개요를 정리해본 내용을 담고 있습니다.

Style Transfer for Language

본 포스트는 특정 문장의 스타일을 다른 스타일로 바꾸는 Language Style Transfer1를 구현해 본 결과와 그 성능을 측정해보고, 이를 한국어 데이터에 대해 적용해보는 실험에 대한 내용을 담고 있습니다. 실험에 사용한 코드는 DIYA 동아리 GitLab 를 참고해 주세...

XGBoost 뿌수기!

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 논문의 요약을 담고 있습니다.

Detecting GAN using CNN

본 포스트는 실제 사람 이미지와 GAN을 통해 생성된 사람 이미지를 CNN을 통해 구분하여 성능을 측정해보고, 어떤 부분을 보고 구분을 하는지에 대한 내용을 담고 있습니다.

Generating Instagram Style Captions and Hashtags

본 포스트에서는 사진이 주어졌을 때 마치 인스타그램에서 작성한 것과 같은 캡션과 해시태그를 생성하는 모델을 구현해보고 이를 서비스화 해본 내용을 담고 있습니다. 대표적인 Image Captioning 모델인 Show, Attend and Tell 을 기본으로 두고 여기에 몇 가지 ...

Searching for Neural Architectures

NAS의 기능을 살펴보고, Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies (NEAT) 와 Differentiable Architecture Search (DARTS) 를 직접 구현해보았습니다.

Improving CartoonGAN

본 포스트는 실제 사진 이미지를 특정 만화의 장면처럼 바꾸는 것이 가능한 CartoonGAN을 구현해 본 결과와 그 성능을 측정해보고 기존 CartoonGAN 모델을 개선해보는 실험에 대한 내용을 담고 있습니다. 실험에 사용한 코드는 DIYA 동아리 저장소를 참고해주세요. ...