1월 셋째주 화요일에는 오승민 학생이 레이더에 관해 배운 내용을 바탕으로 세미나를 진행하였습니다. 다들 인공지능 분야를 주로 다루고 있지만 다양한 도메인 지식을 얻고 이를 어떤 분야에 활용하여 인공지능이 적용 범위를 높일 …

1월 둘째주 화요일에는 한용옥 연구원이 1D 시간축에서 딜레이를 다루는 논문을 발표하였습니다. 이 논문은 Dilated Convolution with Learnable Spacings (DCLS)를 1D 시간축에 적용하는 방법을 소개하며, 핵심 아이디어는 딜레이 위치를 가우시안으로 부드럽게 …

저번 화요일에는 이훈희 연구원이 연합학습에서의 가중치를 일반적인 federated averaging 했을 때 생기는 근본적인 문제점인 가중치 붕괴 문제를 파악하고 이 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하는 논문을 발표했습니다. 이 논문에서는 은닉 계층이 …

이번 화요일에는 탁동혁 연구원이 자율주행 차량의 궤적을 예측하기 위해 Graph Neural Network (GNN)을 사용한 논문을 세미나 시간에 발표하였습니다. 이전에는 차량의 궤적 예측을 위해 보통 LSTM, GRU 같은 시계열 모델이나 Transformer가 …

오늘은 이현종 연구원이 SNN과 transformer 구조를 응용하여 Brain-Computer Interface (BCI)에서 뇌의 전기 신호를 읽고 이를 행동으로 변환하는데 중요한 역할을 하는 핵심 프로그램인 Neural decoder를 구현하는 논문을 발표했습니다. 이 논문에서는 다수의 …

오늘은 오승민 학생이 딥러닝에 자주 쓰이는 MLP, CNN 신경망 구조들과 CNN에서 convolution filter들이 수행하는 역할 및 여러 다양한 CNN 모델들의 종류와 각 종류별 특징들에 대해 설명하는 시간들을 가졌습니다. 각 신경망의 …

이번 월요일에는 김남주 학생이 기계학습 책에 있는 딥러닝에 대한 내용을 발표하였습니다. 딥러닝을 위한 심층신경망에는 어떤 요소들이 들어가있고 이런 신경망을 학습하기 위해서 자주 사용되는 방법인 손실함수 기반의 오차 역전파 방법에 대해 …