전체 글21 [논문리뷰] PERMUTATION INVARIANT TRAINING OF DEEP MODELS FORSPEAKER-INDEPENDENT MULTI-TALKER SPEECH SEPARATION 이 논문은 옛날에 나온 논문입니다. 하지만 현재 사용되는 loss함수의 근원이 되는 논문이므로 리뷰를 해보도록 하겠습니다. 먼저 이 논문은 2017년에 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)에 출판된 논문입니다. 멋지군요. 이전에 제가 리뷰했던 speech separation의 SOTA논문의 저자가 참여한 논문입니다. 그러니까 꼭 읽어야겠죵? 이제 찬찬히 논문의 서론을 바라봅시다. 오! 첫 줄부터 이렇게 시작합니다. “우리는 새로운 딥러닝 훈련 기준을 제안하며, 이를 permutation invariant training(PIT)라고 명명합니다.” 멋집니다. 계속 봅시다. PIT는 칵테일 파티 문제.. 2021. 6. 29. 맥주 추천! 첫 번째 맥주는 기네스! 캔으로 먹지 말고 컵에 따라 마셔보자! 맛이 다르다! 두 번째 맥주는 파울라너! 보통 맥주는 뒷 맛이 씁씁한데, 이 맥주는 그런 것이 없다! 호가든이랑 비슷한 맛이 난다! 2021. 6. 27. [논문리뷰] Attention is all you need in speech separation 논문 제목부터 어그로가 엄청납니다. 근데 speech separation 관련해서 나온 논문 중 RNN없이 transformer를 사용해서 SOTA를 만든 최초의 논문(아마?)이라서 어느 정도 까방권이 있는 느낌입니다. 본 논문은 2020년8월25일에 submit된 논문이고, ICASSP 2021에 accept 된 논문입니다. Transformer 기법을 사용하여 음성 분리(speech separation)를 이뤄냈으며 이 분야의 SOTA 논문입니다(적어도 이 논문에서는 그렇다고 합니다). 먼저 간략하게 본 논문에 대해서 말씀드리겠습니다. 먼저 이 논문에서는 RNN이 Seq2Seq 학습에서 좋았었지만, 병렬화에서 성능이 떨어지는 모델이었기 때문에 transformer가 그 대안으로 나왔다는 말부터 시작합.. 2021. 4. 1. [논문리뷰] No-search focus prediction at the single cell level in digital holographic imaging with deep convolutional neural network 본 논문은 딥러닝보다는 광학이(제 전공이 아닙니다 ㅠㅠ) 주 목적이기 때문에 알지 못하는 용어들이 존재합니다. 그래서 정확한 내용의 논문 요약이 어려우니 참고해주시길 바랍니다. 딥러닝을 응용한 연구에는 무엇이있나 찾아보다 발견한 논문이므로 딥러닝 응용관점에서 봐주시길 바랍니다. Abstract Off-axis hologram의 digital propagation은 sensor plane(CCD)과 reconstruction plane사이의 거리가 정확할 때 quantitative phase-contrast를 얻는다. 그래서 CCD와 reconstruction plane사이의 거리인 reconstruction distance를 딥러닝을 사용하여 빠르게 잘 구하는게 본 논문의 목표이다. 실제 필터링된 적혈구.. 2019. 6. 28. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
