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*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* https://arxiv.org/pdf/1707.07435.pdf 딥러닝을 적용한 추천 모델들을 전반적으로 소개하는 논문입니다. 본 논문은 개인적으로 다음과 같은 1. 딥러닝을 적용한 추천 모델들의 맥락을 잡아주는 논문 2. 2019년 이후부터 현재까지 얼마나 딥러닝을 적용한 추천 모델이 발전했는지 보는 재미가 있는 논문 의미가 있었습니다. 추천 시스템에서의 딥러닝 모델 추천 시스템이란? https://kmhana.tistory.com/30?category=882777 추천 시스템(Recommendation System) 시작 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 사람들이 "AI(인공지능)"하면 떠오르는 것이 무엇이 있을까요 얼굴인식이나 파파고와 같은 기계 번역기, 알파..

Abstract 딥러닝 발전은 얼굴인식(Face Recognition)을 상당히 개선 시켰다. 1. Network Architecture와 Loss function 2. "one-to-many augmentation"와 "many-to-one normalization" 카테고리로 나눈 후, 모델 학습 및 평가에 사용되는 데이터베이스를 비교한다. 3. 기타 응용 FR 기술을 다룸 4. 기술적 과제와 유망한 방향성을 강조함 Introduction 얼굴인식(Face Recognition)은 신원 인증을 위한, 생체인식 등에서 널리사용되는 분야다. 얼굴인식의 발전은 1990년 부터의 4단계의 주요 기술 변화가 일어나면서 발전했다. ※ 얼굴 인식의 발전 과정 - 세부 설명 더보기 ※ 얼굴 인식의 발전 과정 - 세..

Google Brain팀에서 발표한 Big Transfer (Bit) : General Visual Representation Learning 논문에 대해서 소개하고자 합니다. 종합 : ⭐⭐⭐ 1. 논문 중요도 : 4점 2. 실용성 : 3점 설명 : Transfer Learning에 인사이트를 줌 - 대용량 데이터를 사전학습 할 때와 그 모델을 Fine-tuning할때에 대한 고찰 - Transfer Learning에 좋은 참고가 될 수 있다 - 단, Google 전용 데이터를 사용했으며, 엄청난 자원이 필요하다는 점은 큰 단점이다. Big Transfer (BiT) 의의 1. '어떻게 해야 Transfer Learning을 잘 할 수 있을까?'에 대한 Insight를 얻을 수 있다. 2. 게다가, im..