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PIEW 9
South Korea
Приєднався 29 лис 2020
AI 논문 리뷰
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제로샷 학습으로 텍스트to음성 TTS | 'Neural Codec Language Models are Zero-shot Text to Speech Synthesizers' 리뷰
Voice conversion, 일론머스크와 마릴린 먼로 사진을 합성하듯이 음성도 합성할 수 없을까? 에 대해 궁금해서 찾아보고 소개하는 시간입니다.
'Neural Codec Language Models are Zero-shot Text to Speech Synthesizers' 논문 리뷰입니다.
논문링크: arxiv.org/pdf/2301.02111.pdf
이미지 합성이 거의 성숙한 단계에 이르렀고, 이제는 음성까지...!
아직 음성은 많이 어려운것 같지만 언젠가는 극복하겠죠!?
모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~
'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다.
open.kakao.com/o/sqtcFYyf
'Neural Codec Language Models are Zero-shot Text to Speech Synthesizers' 논문 리뷰입니다.
논문링크: arxiv.org/pdf/2301.02111.pdf
이미지 합성이 거의 성숙한 단계에 이르렀고, 이제는 음성까지...!
아직 음성은 많이 어려운것 같지만 언젠가는 극복하겠죠!?
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Відео
AI 인공지능 딥러닝을 활용한 유전자 예측 QnA | 'Phenotype-driven gene prioritization'
Переглядів 8311 місяців тому
AI 인공지능 딥러닝을 활용한 유전자 예측 QnA 'Scalable Recommendation with Poisson Factorization' 참고한 논문입니다. 논문링크: arxiv.org/abs/1311.1704 표현형 데이터를 통해서 유전자를 예측하는 방법을 발표자분이 연구실 프로젝트로 진행했는데, 이를 정리하고자 발표한 시간입니다. 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/shFrO0ud
AI 인공지능 딥러닝을 활용한 유전자 예측 | 'Phenotype-driven gene prioritization'
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인공지능을 활용한 SWOT 분석 QnA 추가 연구 아이디어 | NLP 자연어 인공지능 AI 활용
Переглядів 100Рік тому
SWOT분석을 인공지능으로 해본다면...? 의 2부. QnA 시간입니다. 정확히는 QnA보다는 추가 연구 아이디어 정도...? 스터디원 중 한 분이 인공지능을 활용한 SWOT 분석을 학회에서 발표했습니다. 문장 분석으로 SWOT 을 할 때, 어떤 것들을 더 고려하면 더 좋은 활용이 될까요? 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
인공지능을 활용한 SWOT 분석 | NLP 자연어 인공지능 AI 활용
Переглядів 129Рік тому
SWOT분석을 인공지능으로 해본다면...? 스터디원 중 한 분이 인공지능을 활용한 SWOT 분석을 해보았습니다. 문장 분석으로 SWOT 을 해본다면 어떻게 나올까요!? 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
주식 AI를 위한 시계열 모델 코드 적용해보기 / time series model Code (feta. stock AI )
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AI로 주식에 적용해볼 순 없을까? - 주식 AI 만들어보기 프로젝트! 그 두 번째로, 첫 번째에 소개했던 '시계열 모델'을 코드로 적용해보겠습니다. *발음이슈... *육월X 유월O 입니다.. 죄송합니다;; 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
Voice Conversion 목소리 바꾸기 (음성합성) 소개 | AI 인공지능 SpeechAI (feat. NC 논문 및 홈페이지 데모)
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Voice conversion, 일론머스크와 마릴린 먼로 사진을 합성하듯이 음성도 합성할 수 없을까? 에 대해 궁금해서 찾아보고 소개하는 시간입니다. 'Adversarial Multi-Task Learning for Disentangling Timbre and Pitch in Singing Voice Synthesis' 잠깐 소개된 논문은 NC에서 SpeechAI로 2022년에 발표한 논문입니다. 논문링크: arxiv.org/pdf/2206.11558.pdf 데모링크: nc-ai.github.io/speech/publications/amtl-svs/index.html 이미지 합성이 거의 성숙한 단계에 이르렀고, 이제는 음성까지...! 아직 음성은 많이 어려운것 같지만 언젠가는 극복하겠죠!? 모두에게 도...
Sentence-BERT + code 적용 QnA | NLP 자연어 ' Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks' 논문리뷰
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[2부. QnA] SBERT, 기존의 하나가 아닌 두 개 혹은 세 개의 네트워크를 엮어 만든 모델. 코드로 실제 적용해보는 것까지 해봅시다~ 'Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks ' 논문 리뷰입니다. 논문링크: arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf 하나의 BERT모델(Cross-Encoder)에서 진행되기에 많은 시간과 비용이 들지만, 각각 다른 독립된 하지만 weight는 공유하는 BERT모델을 이용(Bi-Encoder)하여 불필요한 연산을 줄이고 성능은 더 올린다! 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 ...
Sentence-BERT + code 적용 | NLP 자연어 ' Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks' 논문리뷰
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SBERT, 기존의 하나가 아닌 두 개 혹은 세 개의 네트워크를 엮어 만든 모델. 코드로 실제 적용해보는 것까지 해봅시다~ 'Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks ' 논문 리뷰입니다. 논문링크: arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf 하나의 BERT모델(Cross-Encoder)에서 진행되기에 많은 시간과 비용이 들지만, 각각 다른 독립된 하지만 weight는 공유하는 BERT모델을 이용(Bi-Encoder)하여 불필요한 연산을 줄이고 성능은 더 올린다! 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문...
주식 AI를 위한 시계열 모델 Part2. QnA / Introduce time series model (feta. stock AI )
Переглядів 110Рік тому
AI로 주식에 적용해볼 순 없을까? - 주식 AI 만들어보기 프로젝트! 이번 영상은, 이전 영상의 QnA와 만능 트랜스포머에 대한 잡담입니다. 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
주식 AI를 위한 시계열 모델 Part1. 소개 / Introduce time series model (feta. stock AI )
Переглядів 151Рік тому
AI로 주식에 적용해볼 순 없을까? - 주식 AI 만들어보기 프로젝트! 그 첫번째로, 주식에서 쓸 수 있을 것 같은 '시계열 모델'에 대해서 소개해보겠습니다. 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
Transformer VS CNNs 누가 더 좋나? PART2. QnA 그리고 잡담 | 인공지능 이미지 'Are Transformers More Robust Than CNNs?'
Переглядів 265Рік тому
지금은 Transformer 천하통일의 시대... 과연 진짜 더 좋을까? PART.2 QnA 그리고 잡담 'Are Transformers More Robust Than CNNs? ' 논문 리뷰입니다. 논문링크: arxiv.org/pdf/2111.05464.pdf 저번 영상에서 발표했었던 논문의 QnA를 가졌고, 그와 더불어 잡담을 나눴습니다. 편하게 들으시면 될 것 같습니다! 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
Transformer VS CNNs 누가 더 좋나? | 인공지능 이미지 'Are Transformers More Robust Than CNNs?' 논문리뷰
Переглядів 427Рік тому
지금은 Transformer 천하통일의 시대... 과연 진짜 더 좋을까? 'Are Transformers More Robust Than CNNs? ' 논문 리뷰입니다. 논문링크: arxiv.org/pdf/2111.05464.pdf 모델 구조의 차이 상 모든 것들을 동일하게 두고 누가 더 좋은지 비교는 불가하기에, 이 논문에서는 파라미터 수를 최대한 비슷하게 설정해서 비교하고 있습니다. 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다~ 'PIEW9' 은 비전공자 전공자 상관없이 모두 모여서 인공지능 AI 논문을 읽고 리뷰하는 모임입니다. open.kakao.com/o/sqtcFYyf
자율주행 강화학습 알아보기 PART3 현실과 전망 | AI 인공지능 'Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey'
Переглядів 295Рік тому
자율주행에 사용되는 강화학습은 어떤게 있고 어떤 방식이 있을까? 'Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving' Survey 논문입니다. 링크: arxiv.org/pdf/2002.00444.pdf Survey 논문이라 한가지 주제보다는 전체적인 맥락을 이해할 수 있다고 보시면 될 것 같습니다. 그래서 3개의 파트로 나눴고, 그 중 '제 3 파트. 현실과 정망'입니다. PART1. INTRODUCTIONP REINFORCEMENT LEARNING PART2. REINFORCEMENT LEARNING PART3. REAL WORLD CHALLENGES AND FUTURE PERSPECTIVES 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아...
자율주행 강화학습 알아보기 PART2 기법들 | AI 인공지능 'Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey'
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자율주행에 사용되는 강화학습은 어떤게 있고 어떤 방식이 있을까? 'Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving' Survey 논문입니다. 링크: arxiv.org/pdf/2002.00444.pdf Survey 논문이라 한가지 주제보다는 전체적인 맥락을 이해할 수 있다고 보시면 될 것 같습니다. 그래서 3개의 파트로 나눴고, 그 중 '제 2 파트. 기법'입니다. PART1. INTRODUCTIONP REINFORCEMENT LEARNING PART2. REINFORCEMENT LEARNING PART3. REAL WORLD CHALLENGES AND FUTURE PERSPECTIVES 모두에게 도움이 되었으면 좋겠고 궁금하신 점이나 응원은 댓글로 달아주시면 ...
자율주행 강화학습 알아보기 PART1 소개 | AI 인공지능 'Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey'
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UNet |이미지 객체분류 'Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation' 논문 리뷰
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VoiceConversion | AI 인공지능 'AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss' 논문리뷰
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OpenAI GPT-2 | NLP 자연어 'Language Models are Unsupervised Multitask Learners' 논문리뷰
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GAN이란 | AI 인공지능 Generative Adversarial Network
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목소리를 내기 위한 코드가 무엇인지 궁금하네요. 이 내용에 관심있는 사람들중 가장 중요한게 text를 음성으로 바꿔주는 것이 뭔지 알고싶은 거니까요.
TTS에 대해 많이 관심있죠. 최근 넥슨에서 게임에 성우대신 사용한다고 연구하고 있다고 야심차게 내더라구요. 실제 모 게임에서 이건 인공지능으로 만든 게임이라고 소개해서 꽤 괜찮다고 생각했지만, 저도 알고 좀 많은 사람들이 아는 사실이지만 대부분 기업은 좋은 부분만 포장해서 보여주기 때문에 직접 해봐야지 알죠. 넥슨 블루아카이브라는 게임에서 인공지능 목소리로 바꾸고나서 바로 유저들 알고 어색하다고 말하던데요. 함튼 꼭 TTS를 평서문으로 읽는 방법을 넘어 감정을 담아 말하는 방법을 강구해야 될텐데 말이죠. 각 상황에 맞는 목소리를 구현하기 위해서요.
여기 어떻게 들어가나요...
어렵네요 발상은 대단함
감사합니다
can you provide translation please
좋은 자료 감사해요!!
다들 대학원생인가요???
이제는 직장인입니다...ㅎ
09:53 다시 그리셨다고 하신 이런 그림은 어떤 툴로 주로 그리시나요?
해당 그림을 논문에서 따온 다음, 아이패드로 다시 색깔을 넣으며 이해하기 쉽도록 그렸습니다
목소리가 너무 좋으세요...😊
혹시 이게 insightface에서 사용하는 inswap128.onnx 의 기초가 되나요?
너무 잘보고 갑니다. 재미 있네요. 2년 전 영상인데 놀랍네요.
Wow! Excellent !
감사합니다 혹시 ppt발표자료는 따로 공개하진 않으시나요??
PPT자료는 따로 외부에 공유하고있지않습니다. 혹시 특별히 필요하신 PPT가 있으시다면 요청해주시면 발표자 분께 여쭤보고 전달해드릴 순 있습니다^^
감사합니다!
저도 감사합니다
좋은 영상 감사해요! 공부중인데 도움 많이 됐습니다 ㅎㅎ
도움이 되셨다니 감사합니다
좋은 영상 정말 감사합니다. 기계공학과 학부 연구생으로 어쩌다 딥러닝 관련하여 과제 연구를 맡아 어려움이 많았는데 배경학습에 많은 도움 되었습니다. 정말 감사해요
질문 1. 7:15 binary cross entropy인가요? classification cross entropy인가요? 질문2. 9:44 제가 욜로 프로젝트를 할땐 1000개의 사물을 충분히 학습한 imagenet을 MobileNet으로 모델을 만들었던데 다른 이유가 있을까요?
Can u explain in english ?
짝짝짝 수고하셨습니다
6:55 이 사진 어느 논문에 있나요 ??
stride 가 0이라는게 무슨의미인가요??
sky 에서 딥러닝 강의 수강 중인데 224 -> 227 은 주어진 이미지에다 zero-padding을 해서 그렇다고 교수님께서 설명하셨습니다!
와 굳입니다
4분 38초 쯤 질문하셨던 건 GPU 간 connection이 이루어지면서 kernel을 다 합쳐서 계산했기 때문에 256이라는 값이 나온 것 아닐까요?
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 정우님 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 좋은 자료 감사합니다! 열심히 공부할게요!
아 그리고 제가 이거 대학교 강의를 수강하고 있는데 224 에서 227 이 된 건 zero padding을 해서 그렇다고 교수님께서 설명해주셨습니다!
설명이 좀 알아듣기 어려운 것 같습니다 ㅠㅠ
노력하겠습니다
강의 감사합니다^^ 25:00 강의중 / 부연하면 사전분포=> 사후 분포 예측후 => 사전분포로 다시 사용=> 다시 사후 분포 도출하여 계속 추가된 데이터로 다시 추론하는 것 같습니다
와우.. 원장님..
앗, 도움되는 부연설명 감사합니다!!
안녕하세요.. 이미지 분류를 위한 방법을 찾고 있습니다. 말씀하신 Mask R-CNN을 이용하면 약 만개 이상의 이미지에 대해 가장 많이 등장하는 모양, 칼라 등을 파악하고 분류할 수 있을까요? 꼭 위 방법이 아니여도 이미지의 대상 등을 분류하는 연구를 기획하고 있는데 가장 근접한 이론인 것 같아서 문의드립니다.
좋은 발표 잘 들었습니다. 감사합니다.
저만 이 논문을 읽으면서 어려움을 겪었던게 아니였네요 ㅎㅎ
안녕하세요, 스터디 겸, 개인 공부겸해서 피피티 자료를 아주 많이 참고를 했어요!! 수익성은 물론 없고요 장마다(절대적으로 이 발표자료를 참고했다)고 기재 할 예정인데 notion이라는 개인 블로그에 사용가능할 까요?
사용가능하십니다~ 출처만 밝혀주시면 되요ㅎㅎ
정훈님 정말 개구쟁이군요!(농담ㅎ) 좋은 영상 감사합니다~~ 큰 도움 됐습니다!
학습중이었는데 이해가 잘 되었습니다. 감사합니다~!
이야 설명을 무척 잘해주셔서 이해가 쏙쏙 잘됐습니다! 감사합니당 :)
3:30 5가지 클래스가 각각 100개씩 총 500개가 있는 데이터셋이 섞여있지 않고 클래스 순서대로 구성 되어있을때 batch size를 10으로 잡으면 어떤 일이 생길지 생각해보시면 바로 이해되실거에요 dataset의 shuffle은 variance를 줄여주고 overfit 되는걸 방지해줍니다
cvpr 말고 icml 같은데 확인 부탁드립니다
어 icml이 맞습니다ㅠㅠ 감사합니다!!
항상 좋은 자료 감사합니다!
항상 시청해주셔서 감사합니다!
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 커여우시네
헐 사랑합니다 ㅠ
02:28 네
혹시 같이 참여해서 공부하고 싶은데 참여 신청할수도 있나요??
저희가 잠시 휴식기를 가지고 있어서 7월에 다시 할때 팀원분들과 상의 후, 연락드리겠습니다!!
@@piew97 네 알겠습니다 감사합니다 ㅎㅎ
@@루루루-x5v 안녕하세요 혹시 연락을 어디로 드릴 수 있을까요??
@@piew97 junyoungcat@gmail.com 이메일 주소입니다 :)
@@piew97 안녕하세요 인공지능 공부하고 있는 학생입니다. 저도 관심이 있어서 모임에 가입하고 싶은데 혹시 가입조건 같은게 있으실까요??
엄청나네요!
R-CNN 논문이 어떤 논문이었는지 doi 알 수 있을까요?
arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf 입니다!
감사합니다
참 고마운 자료입니다 저는 실시간으로 자유 낙하하는 물체의 선별을 욜로로 하고 있는데요 학습할 이미지 크기는 어느 정도로 해야 하나요? 2000*200으로 사진을 찍어서 그안에 들어오는 여러 물체를 라벨링 했는데요 얼추 되긴 하는데 문제는 물체와 물체가 서로 반사하는 경우가 있는것 같아요 하나씩 떨어뜨릴때와 여러개 떨어 뜨릴때가 다릅니다 알고리즘상 다른건 아니죠? 라벨링할때 이미지 한장에 여러개 물체를 라벨링하는거하고 이미지 한장에 한개씩 라벨링 하는거는 상관이 없나요?
제 생각은 성능 문제인거 같아요. Object Detection이라도 객체 하나씩 감지하는것과 한번에 다중으로 감지하는 것에서 발생하는 성능 문제같아요
what is the purpose of the application of SENet?? Features maps reduction or reduction of channels numbers?
weighting feature channels (attentioning feature channel)
안녕하세요! 영상 잘 보고 있습니다 ㅎㅎ 저도 비슷하게 소수의 비전공자 지인들과 함께 딥러닝 스터디를 진행하고 있는데 진도가 비슷해서 많이 참고하고 있습니다! ^^ 혹시 발표 중간중간 질문에 대한 답을 숙제로 한두분께서 맡으시는것 같은데 그 자료들도 영상이나 문서로 포스팅하시는 플랫폼이 있나요??
숙제부분은 카톡으로만 공유했었네요..ㅠㅠ 죄송합니다
감사합니당
좋은 자료 감사드립니다
와 강의하시는 분 목소리가 너무 좋네요^^~~