🤖 인공지능

상위 토픽으로 모아진 뉴스 기사, 그리고 기타 정보를 담은 글을, 하위 토픽별로 재분류하는 연구를 진행하며 대량의 문서 데이터 내에서 unsupervised하게 토픽을 추출하고 동시에 클러스터링까지 진행하는 것을 Clustering Topic Modeling이라고 한다. 1. Topic Modeling의 한계 그런데, 특히 뉴스와 같이 사건을 다룬 글들을 클러스터링하는 과정에서 기존 Topic Modeling만으로는 한계를 가지고 있다. 현재 Benchmark로 삼고 있는 Top2Vec의 경우를 살펴보면, https://github.com/ddangelov/Top2Vec GitHub - ddangelov/Top2Vec: Top2Vec learns jointly embedded topic, document..

대량의 텍스트 데이터를 클러스터링하는 연구를 하고 있다. 기존에는 K-means로, 가지고 있는 컴퓨팅 자원이 많지 않아 가장 가벼운 알고리즘을 사용하다가 HDBSCAN을 접하고 괜찮다고 생각하여 비교하는 글을 작성한다. 1. 정의 K-means: https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%ED%8F%89%EA%B7%A0_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 k-평균 알고리즘 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작 ko.wikipedia.org K..

이 포스트는 Attention Mechanism뿐만 아니라 그 전의 기본적인 요소에 대해서도 헷갈리는 분들을 위해 작성되었습니다. "Attention is All You Need"는 Transformer 아키텍처를 처음 제시한 논문인데요. 본 아키텍처 내의 기본적인 요소부터 다소 과하게 정리할 것이기 때문에 대략 3개의 포스팅 연재를 통해 이를 설명하고자 합니다. Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing mode..

논문의 개요 - 지난 글 참고 [CVPR 22'] Dressing in the Wild by Watching Dance Video - 1 https://arxiv.org/abs/2203.15320 Dressing in the Wild by Watching Dance Videos While significant progress has been made in garment transfer, one of the most applicable directions of human-centric image generation, existing works overlook the in-the-wild im inseon.tistory.com 1. Conditional Person Segmentation 기존의 pose t..

https://arxiv.org/abs/2203.15320 Dressing in the Wild by Watching Dance Videos While significant progress has been made in garment transfer, one of the most applicable directions of human-centric image generation, existing works overlook the in-the-wild imagery, presenting severe garment-person misalignment as well as noticeable degr arxiv.org Dressing in the Wild by Watching Dance Video는 틱톡을 서비..