프로젝트를 시작하며 Retrieval-Augmented Generation(RAG)를 이용해 학교 공지를 빠르게 찾는 챗봇을 구현했다. Encoder + FAISS + SQLite를 이용해 로컬 GPU로 실험했으며, 문장 요약을 위해 Claude3 Sonnet을 사용했다. Github 보기 챗봇을 만든 이유는 단순하다. 평소와 같이 강의를 듣...

요약 Github: ADHD-EEG-ViT 주의력결핍 과잉행동장애(Attention deficit / hyperactivity disorder, ADHD)는 아동 및 청소년기에 가장 흔한 신경발달장애로, 조기에 적절한 진단과 개입이 이루어지지 않으면 학업 성취, 사회적 관계, 정서 발달에 장기적인 부정적 영향을 미칠 수 있다. ADHD 진단에 도움...

이미지 segmentation에 대해 다루며, CNN을 활용한 FCN(Fullly Convolutional Network)을 중심으로 소개한다. FCN은 논문 “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation“에서 소개되었다. Image Segmentation 이미지 segmentation은 픽...

논문: arXiv 공식 구현: Pytorch-vision 분석 코드: Github 본문에 L000으로 적힌 링크는 줄번호로, 클릭하면 Pytorch에서 어떻게 구현되어 있는지 확인할 수 있다. Abstract Transformer는 자연어 처리 분야에서 활발히 사용되고 있지만, 비전(vision) 문제에 적용된 경우는 제한적이다. ...

논문: Deep Residual Learning for Image Recognition 구현: Github: Pytorch-Vision Abstract 이전보다 더 깊은 모델을 학습 레이어 입력을 참고하도록 재구성 residual network는 깊은 모델의 정확도를 올림 Introduction vanishing/exp...

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks: 논문은 AlexNet을 소개한 논문으로 CNN 모델의 각 레이어가 어떤 역할을 하는지 잘 분석했다. 논문을 정리한 글이며, CNN의 기본적인 개념을 생략하고 정리했다. 자세한 부분은 BLOG: CNN에 볼 수 있다. 본 글에서 분석을...

Auto Encoder Variational Auto-Encoding을 이해하기 위해 기본적인 Auto-Encoding을 알아야 한다. Auto Encoder(AE)는 데이터를 압축하고 복원하는 단순한 모델이다. Linear layer을 통해 데이터 크기를 줄이고 복원한다. Auto Encoder 구성은 다음과 같다. Encoder: 데...