복잡한 논문을 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 아이디어와 실용적인 인사이트를 제공합니다
Google에서 발표한 Transformer 모델이 어떻게 NLP 분야를 완전히 바꿔놓았는지 살펴봅니다. Self-attention 메커니즘의 핵심 아이디어와 실제 구현에 대해 자세히 분석합니다.
잔차 연결(Residual Connection)을 통해 매우 깊은 신경망을 성공적으로 학습시킨 ResNet의 핵심 아이디어를 분석합니다.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers가 어떻게 언어 모델의 새로운 패러다임을 제시했는지 살펴봅니다.
컴퓨터 비전 분야에 Transformer를 적용한 ViT의 혁신적인 접근법을 분석합니다.
1750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3가 보여준 놀라운 성능과 그 의미를 탐구합니다.
DDPM과 DDIM을 중심으로 확산 모델의 핵심 원리와 응용 분야를 살펴봅니다.