논문리뷰 썸네일형 리스트형 [Paper Review] Improving Neural Architecture Search Image Classifiers via Ensemble Learning (1) 세 번째 논문 리뷰! 오늘은 앙상블 모델을 활용해 모델의 성능을 높이는 예제를 다룬 논문을 읽어보았다. 이번 리뷰는 원문을 번역해 이해했기 때문에 약간의 오류(?)가 있을 수 있다. 원문은 아래 링크에 첨부한다. https://arxiv.org/abs/1903.06236 Improving Neural Architecture Search Image Classifiers via Ensemble Learning Finding the best neural network architecture requires significant time, resources, and human expertise. These challenges are partially addressed by neural architecture s.. 더보기 [Paper Review] Indoor Behavior Recognition Using Convolutional LSTM 두 번째 논문 리뷰! 이번 논문은 지난 번에 읽은 논문에 이어 Convolutional LSTM 알고리즘과 실내 환경 데이터를 활용한 특징 추출을 다루고 있다. 마침 관심있는 대회에서 이 모델을 베이스라인으로 제공하길래 좀 더 집중해서 읽어볼 수 있었다. 원문 링크는 아래에 첨부한다. https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=DIKO0015063537&dbt=DIKO 목차 Abstract 사물 인터넷 환경에서 각종 센서들을 통해 얻은 환경에 대한 정보들은 사용자의 신체로부터 직접적으로 수집된다는 점에서 개인정보 침해 등 여러 불편함이 있을 수 있다. 이에 좀 더 간접적인 방법으로 사용자 주변 상황에 대한 정보를 수집해 행동 인식에 사용.. 더보기 [Paper Review] ConvLSTM, 시계열 기계학습을 이용한 예측 모델 이 카테고리에는 딥러닝 관련 논문을 읽고 간단하게나마 리뷰를 해보려고 한다. 처음 읽어본 논문은 시계열 자료를 활용한 해수면 온도 예측 딥러닝 모델이다. 본 포스팅은 아래 논문을 읽고 남긴 리뷰임을 밝힌다. https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.5.3.7 목차 1. 서론 해수면 온도 예측이 주제인만큼 해수면 온도 상승의 파급력에 대해 설명한다. 해수면 온도는 해양-대기 순환 현상을 결정하는 중요한 변수이며, 다양한 요인들로 한반도 해역의 고수온 현상이 자주 발생하고 있다. 이에 따라 다양한 방법으로 해수면 온도 예측이 이루어지고 있는데, 대표적으로 수치모델과 자료중심(Data-driven) 모델을 사용한다. 수치모델에는 ROMS, NEMO와 같이 일사량, 해류 등의 입력자료로.. 더보기 이전 1 다음
