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Number of entries: 296

[Open DMQA Seminar] Plasticity in Deep Reinforcement Learning

신경망은 비정상(non-stationary)한 목표를 학습한 후 새로운 과제에 적응하는 능력, 즉 가소성(plasticity)이 저하되는 현상을 보인다.
2025-06-25

[Open DMQA Seminar] Vision Language Models

요약: 최근 대형 vision-language model(VLM)은 매우 우수한 일반화 성능을 바탕으로 다양한 downstream task에 적용되고 있다.
2025-06-24

[Open DMQA Seminar] Beyond Channel Independence (Time Series Analysis)

최근 시계열 예측 분야에서는 채널 독립 전략(channel independent strategy)이 도입된 이후, 이를 활용한 다양한 예측 방법론들이 ...
2025-06-24

[Open DMQA Seminar] Introduction to Test time Adaptation

요약: 일반적으로 딥러닝 모델은 훈련 데이터와 테스트 데이터의 분포가 i.i.d. (independent and identically distributed)하다고 가정 ...
2025-05-16

[Open DMQA Seminar] Out-of-Distribution Generalization Subpopulation: Shifts and Approaches

기계학습 및 딥러닝 모델은 일반적으로 학습 데이터와 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 가정에 기반하여 좋은 일반화 ...
2025-05-16

[Open DMQA Seminar] Lightweight Segment Anything

Segment Anything Model(SAM)은 범용 객체 분할을 목표로 하는 대표적인 vision foundation model로, 다양한 이미지에 대해 뛰어난 ...
2025-05-13

[Open DMQA Seminar] RLHF Preference based Reinforcement Learning-Part 3

RLHF란 인간의 피드백만을 가지고 강화학습 에이전트를 학습하는 분야를 가리키며, 도메인 지식을 기반한 구체적인 보상 함수 설계 ...
2025-03-14

[Open DMQA Seminar] Federated Learning

스마트폰과 같은 사용자 기기에서 생성되는 데이터는 현실적이고 다양한 사용자 환경을 반영한다는 장점이 있다. 그러나 이러한 ...
2025-03-14

[Open DMQA Seminar] Flow Matching and Diffusion Models

Diffusion model은 뛰어난 생성 능력을 바탕으로 이미지 뿐 아니라 텍스트, 오디오 등 다양한 도메인에서 활용되어 왔다. 하지만 ...
2025-02-28
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