윤희 12

[호붕싸 모각코 12차] Lecture 07. Convolutional Networks

작성자김윤희소 감CNN 리뷰를 진행하였다. 보다 쉬운 내용이라 후다닥 끝낼 수 있었고, 친구들과 이야기하며 하니 재미있었다. 일 시2025. 5. 23. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 fully connected 의 문제점이미지의 공간적 구조를 알 수 없음 → flatten 해버리니까→ 어떻게든 입력데이터의 구조를 활용하는 모델을 구축하는 것이 좋다입력데이터의 구조 → 이미지의 공간적 정보?convolution layerfilter의 depth 는 항상 input image의 depth(channels)와 같아야함input image와 fliter의 내적 곱을 통해 계산일반적으로 bias를 추가해입력이..

윤희 2025.05.23

[호붕싸 모각코 11차] Understanding deep learning requires rethinking generalization 논문 리뷰

AbstractDNN이 매우 큼에도 불구하고 성공적인 DNN은 train과 test의 성능 차이가 매우 작다.이 말은 일반화 오류가 작다고 표현일반화: 보지 않은 새로운 data에서도 잘 작동하는 것⇒ 일반화 오류가 작다는 건 모델이 단순히 크기만 커서가 아니라 그 안에 존재하는 모델의 feature와 학습하는 방법이 성능 차이를 줄이는데에 기여한다!위와 같은 접근법, 전통적인 접근법 (feature 학습이나 정규화)는 large NN의 일반화 성능을 충분히 설명하지 못한다는 걸 실험적으로 보여줌sota ResNet for image classification을 훈련할 때 train data label을 무작위로 변경 or 실제이미지 대신 random noise를 사용하더라도 모델이 완벽히 학습하더라→ ..

윤희 2025.05.16

[호붕싸 모각코 10차] 논문리뷰 Anovel graph theoretical approach formodeling microbiomes and inferring microbial ecological relationships.

연구의 핵심 목표는 크론병(Crohn’s disease) 환자의 미생물 군집에서 미생물 간 상호작용과 미생물-대사 경로 관계를 그래프 모델로 분석하는 고급 생물정보학 파이프라인을 구축 용어정리..KEGG란생명체의 유전자와 대사 기능을 연결해주는 생물정보학 디비교토 유전자 및 유전체 백과사전이 task 에서 KEGG 의 역할은16s 데이터로 미생물 종류를 파악하고PICURSt 로 KO를 예측하고KEGG로 KO → 기능, 경로로 연결이 미생물 군집은 이런 기능을 가지고있고~ 이런 대사 경로를 수행할 수 있구나~ 를 추론하게됨미생물이 어떤 기능을 수행할 수 있는 가를 알고 싶은거니까OTU운영 분류 단위?미생물 시퀀싱 데이터를 기반으로, 비슷한 유전자 서열끼리 묶은 그룹을 의미이 개념이 필요한 이유는?현실적으로..

윤희 2025.05.09

[호붕싸 모각코 9차] Show and Tell code 구현

작성자김윤희소 감오늘은 멀티모달인공지능에서 배웠던 showandtell 모델 코드를 구현하는 실습을 복습하였다. 모각코를 함께하는 친구들 모두 해당 강의를 수강하고 있어 복습하는데 매우 효율적이였으며, 다같이 하니 더 잘 익혀지는 것 같아 의미있었다. 일 시2025. 5. 2. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 306호 소프트웨어융합대학 과방 참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 코드 수정사항1) encoder, decoder 수정class CNNEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(CNNEncoder, self).__init__() # self.resnet = torchvision.models.resnet50(p..

윤희 2025.05.02

[호붕싸 모각코 8차] 컴퓨터네트워크 복습

작성자김윤희소 감다음 주에 있을 컴네 퀴즈를 대비하여 친구들과 함께 컴퓨터네트워크 복습을 진행하였다. 미리 들은 친구도 있고, 같이 듣는 친구도 있어서 조언도 받고 질문도하며 효율적인 공부를 할 수 있어서 좋았다. 일 시2025. 4. 11. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진    Access Network and Physical Mediaaccess networkcable-based access한 개의 cable을 여러 사용자, 서비스가 주파수 대역을 나눠서 사용HFC (hybrid fiber coax) → 비대칭적인 특징 (다운로드와 업로드 속도가 달라)여러 가정이 하나의 cable net을 공유Digita..

윤희 2025.04.11

[호붕싸 모각코 7차] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 논문리뷰

작성자김윤희소 감오늘은 논문 리뷰를 진행했다. 바쁜 학기 중에 논문 읽을 시간이 필요했는데, 모각코를 핑계로 읽을 수 있어서 좋았다. diffusion은 잘 모르는 분야라 친구들과 토론하며 이해하기도 좋았다. 일 시2025. 4. 4. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 Abstractdiffusion modelretraning 없이도 이미지 생성과정 제어 가능일반적으로 픽셀 공간에서 직접 작동 → 오랜 시간 gpu 연산이 소모, 많은 추론 비용⇒ pretranined auto encoder에 latent space에서 모델을 적용⇒ cross-attention layer 추가 → 합성곱 방식으로 처리하여 고해상..

윤희 2025.04.04

[호붕싸 모각코 6차] CA-MoE: Channel-Adapted MoE for Incremental Weather Forecasting 논문 리뷰

작성자김윤희소 감오늘은 논문 리뷰를 진행했다. 캡스톤디자인 프로젝트를 하면서 필요한 insight를 얻어가기위하여 논문을 읽었는데, 리뷰하는 글을 작성하게 되어 조금 더 명확히 이해한 것 같아서 도움이 되었던 시간이었다. 일 시2025. 3. 31. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 오늘 리뷰할 논문은 2024년 12월에 나온 CA-MoE: Channel-Adapted MoE for Incremental Weather Forecasting 라는 논문이다.  Abstract이전에는 초기부터 모든 데이터를 학습해야했기에 계산 비용이 너무 크고,도메인간 incremental learning의 가능성을 간과한다는 문제..

윤희 2025.03.31

[호붕싸 모각코 5차] beakjoon 2225. 합분해

작성자김윤희소 감오늘은 백준 알고리즘 문제를 풀었다. 알고리즘 문제 해결이다보니 친구들과 토론하거나 질문하기보다는 혼자서 집중하여 푸는 시간이였던 것 같다. 하지만 문제가 잘 해결되지 않아 집중력을 잃어갈 때, 옆에서 집중하며 공부하는 친구들이 많은 도움이 되었던 날이다. 일 시2025. 3. 24. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진  2225. 합분해 문제 설명 0부터 N까지의 정수 K개를 더해서 그 합이 N이 되는 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.덧셈의 순서가 바뀐 경우는 다른 경우로 센다(1+2와 2+1은 서로 다른 경우). 또한 한 개의 수를 여러 번 쓸 수도 있다. 입력 첫째 줄에 두 정수 N..

윤희 2025.03.24

[호붕싸 모각코 4주차] semi-supervised learni

작성자김윤희소 감오늘은 인공지능최신기술에서 다룬 semi-supervised learning에 대해서 복습을 진행하였다. 알고 있는 내용들임에도 한 번 더 보니 새롭게 깨달은 것도 많았고, 같이 수강하는 친구들이라 모르는 부분들이나 헷갈리는 부분들을 물어볼 수 있어서 좋았다. 일 시2025. 3. 21. (금) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 Semi-Supervised Learning라벨링 비용을 절감하기 위해서!but, unlabeled label은 어떻게 학습을 할까? Assumptions for Semi-Supervised learningManifold assumptionssemi-SL이 아니여도 일반적인 딥..

윤희 2025.03.22

[호붕싸 모각코 3주차] Unimodal Representation

작성자김윤희 소 감오늘은 멀티모달인공지능 수업시간에 배운 내용을 복습하였다. 정리하는 시간을 가지니 훨씬 머릿속에 잘 저장된 것 같아 기분이 좋아졌다. 일 시2025. 3. 17. (월) 18:00 ~ 21:00장 소미래관 429호 자율주행스튜디오참가자 명단신수민, 임혜진, 배세은, 김윤희 (총 4명)사 진 Speech - 주파수(frequency): 소리의 피치 결정 - 진폭(Amplitude): 소리의 크기 결정  - Fourier Transform 시간에 대한 함수를 주파수 성분으로 분해하는 변환 여기서 음파를 일정한 시간 단위로 끊어서 window 단위로 FFT를 적용할 수 있음  - Spectogram window별 FFT의 결과를 취합한 것으로 MEL-Spectogram은 주파수를 Mel sc..

윤희 2025.03.17