Papers (32) 썸네일형 리스트형 [논문 리뷰] VIME: Extending the Success of Self- andSemi-supervised Learning to Tabular Domain 보호되어 있는 글입니다. [논문 리뷰] Debiasd Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 보호되어 있는 글입니다. [논문 리뷰] Debiased Contrastive Learning 보호되어 있는 글입니다. [논문 리뷰] Expectation-Maximization Contrastive Learning for Compact Video-and-Language Representations 0. 시작. NeurIPS 2022년에 게재된 멀티모덜 논문이다. 이 논문의 강점은 EM algorithm에 Inspired 되어서 만든 모듈인 EMCL 모듈의 Robustness / Model-agnostic함을 들 수 있다. 이 논문을 공부하면서 수학적으로도 많은 도움을 받았고, 수학적인 인사이트를 많이 향상시키는데 큰 도움이 되었다. 그리고 Multimodal 뿐만 아니라, 이 EM 알고리즘을 다른 분야에도 적용하는 시도를 하면 많은 공부가 될 것이다. 아직 EM algorithm에 대해서는 여전히 잘 모르고 특히 EM 알고리즘이 왜 iteration 형태를 취하는지는 잘 모르겠지만 차차 공부해보면서 익숙해지려고 노력할 것이다. 1. Motivation & Problem Setting. 현존하는 E.. User Preference-aware Fake News Detection 0. 시작. 이번 리뷰는 SIGIR(ㅆㅂㅜㅜ) 2021년도에 accept된 UPFD 논문에 대해 리뷰해본다. 내가 새로 키우는 Fake News Detection의 Base로 자리잡은 논문이고, Baseline이다. 이 논문을 쭉 읽고 나니 보이는 여러 문제점들이 있는데 리뷰를 하고난 뒤 간단하게 짚어보는 Section까지 마련해보도록 한다. 1. Abstract & Introduction Problem : Fake News를 분류해내는 일 Motivation : 기존의 방법들은 exogenous context for discovering deceptive signal만을 취함. 그런데, 이것으로는 매우 부족 exogenous context란 : Tweet 상에서 활동하는 계정 사이에 retweet을 매.. SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings 시작. CV에는 SimCLR : A simple Framework for Contastive Learning of Visual Representations MoCo : MoCo, Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 두 논문이 있다면 NLP에는 SimCSE가 있다. Image Data의 Data Augmentation을 통해 Contrastive learning의 이점을 얻는 것처럼 본 논문에서는 random mask noise를 통해 Data Augmentation을 구현하고 있다. 위 두 논문을 읽은 관계로 논문 자체는 이해하는데 어렵지는 않았지만 중요한 수식이 많이 나오는 관계로 리뷰한다. 1. Abstract drop.. ProtoVAE: A Trustworthy Self-Explainable Prototypical Variational Model 보호되어 있는 글입니다. Multi-Grained Vision Language Pre-Training: Aligning Texts with Visual Concepts 보호되어 있는 글입니다. 이전 1 2 3 4 다음
