20230808_논문스터디5회차

[guswl6767]

논문 제목 : TryOnDiffusion: A Tale of Two UNets 분야 : cv 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2306.08276.pdf 발표 자료 : https://www.notion.so/hama-lab/TryOnDiffusion-A-Tale-of-Two-UNets-5c36f56b58084fdabc310078bd5b4aa6?pvs=4 요약 : diffusion 모델 기반 virtual try on

[jj150618]

논문 제목 : GPT4Rec 분야 : Recsys 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2304.03879.pdf 발표 자료 : https://www.notion.so/GPT4Rec-A-Generative-Framework-for-Personalized-Recommendation-and-User-Interests-Interpretation-33b4f22a8a2f43ea989a6b426b40fc58?pvs=4 요약 : GPT2와 검색엔진을 이용해서 성능을 올림과 동시에 다양한 아이템을 추천하게 해줌

[CHOI-sw123]

논문 제목 : Data Augmentation in Embedding Space for NLP based on the VQ-GAN(2023.06.02, 송재욱) 논문 링크 : Data Augmentation in Embedding Space for NLP based on the VQ-GAN.pdf 발표 자료 : https://www.notion.so/23-08-08-e134991e2e664446b53af3544d30d7de 요약 : EQGAN을 활용한 자연어 데이터 Augmentation

[HyoRyeoung]

논문제목: Gradient Episodic Memory for Continual Learning 논문링크: https://arxiv.org/pdf/2307.06962.pdf](https://arxiv.org/abs/1706.08840 발표자료: https://educated-lynx-63e.notion.site/2023-08-08-964c5ca5969b40b5a23d832ce3756736?pvs=4 요약: 이전 작업에 대해 보존&증가 하는 방향으로 학습을 진행하는 GEM학습모델 제시

[convin305]

• 논문 제목 : Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting
• 분야 : Time Series
• 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdf
• 발표 자료 : https://cottony-wedelia-967.notion.site/Informer-Beyond-Efficient-Transformer-for-Long-Sequence-Time-Series-Forecasting-7cbd71eba40048a1b84d4761a63bf20d?pvs=4
• 요약 : 장기 시계열 예측을 위해 트랜스포머가 가지는 Quadratic한 연산 복잡도, 높은 메모리 사용량, 속도 문제를 개선할 수 있는 Informer제시