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Deep Learning/course 2019. 11. 5. 23:27
A complete list of six video lectures in Generative adversarial network (GAN) is available on my YouTube Channel

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Making an Invisibility Cloak for evading Object Detectors! https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.14667 (eg.the YOLOv2 detector is evaded using a pattern trained on the COCO dataset with a carefully constructed objective.) Btw if you're intereste..

Deep Learning/Papers2read 2019. 11. 5. 23:15
Making an Invisibility Cloak for evading Object Detectors!

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.14667

(eg.the YOLOv2 detector is evaded using a pattern trained on the COCO dataset with a carefully constructed objective.)

Btw if you're interested in implementing this in your project/product, feel free to DM me
https://www.facebook.com/groups/1738168866424224/permalink/2441456712762099/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 11. 5. 23:04
[서버의 VS Code를 띄워놓고 랩탑, 태블릿, 스마트폰에서 코딩하는 방법]

안녕하세요! 지난 겨울 docker로 원격작업하는 방법을 공유했던 연세대학교 통합과정 이응빈입니다.

어제 iPad를 새로 구입하고 코딩할 수 있는 방법을 찾다가, 재미있는 해결책을 발견했습니다. 우분투 GPU서버에서 VS Code를 웹상에 띄워놓고, 태블릿의 "웹브라우저"로 접속해서 코딩하는 방법인데요, 마치 로컬에서 작업하는 것처럼 사용성이 매우 좋습니다. 심지어 웹브라우저만 된다면 윈도우랩탑, 맥북, 태블릿, 스마트폰, 심지어 TV나 냉장고에서도 코딩을 할 수 있습니다!

아직도 팀뷰어로 작업하시나요?
그렇다면 한번 따라와보세요!
장담하건데 신세계를 맛볼겁니다.

* 일정한 환경: 윈도우 노트북이건, 아이패드건, 심지어 휴대폰이건 상관 없이 항상 동일한 개발환경을 사용할 수 있습니다. 리눅스 서버에 띄워놓고, 웹브라우저로 접속해서 간편하게 개발이나 연구를 할 수 있습니다.

* Server-powered: 개인용 GPU 리눅스 서버 뿐만 아니라, 클라우드 서버 역시 Deploy할 수 있습니다. 노트북은 그저 웹브라우저 화면만 띄워주고 실제 연산은 서버상에서 이루어지므로, 노트북의 부하가 전혀 없습니다.

* VS Code 그대로: VS Code에서 사용하던 편리함과 사용성을 그대로 느낄 수 있습니다. 확장 플러그인 역시 사용할 수 있습니다.

https://eungbean.github.io/2019/11/04/remote-vscode/

여러가지 이슈는 블로그 댓글로 제보해주시면 바로 해결해드리겠습니다. 읽어주셔서 감사드리며, 즐거운 코딩하세요!
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1028201280854263/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 11. 5. 23:00
High-Quality Face Image Generation from Poorly-Drawn Sketches  https://www.profillic.com/paper/arxiv:1911.00426

Cali-Sketch explicitly models stroke calibration and image generation using two constituent networks: a Stroke Calibration Network (SCN), and an Image Synthesis Network (ISN)
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1519149218224754/?sfnsn=mo

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PR12 논문읽기 모임의 204번째 논문발표 입니다. https://www.youtube.com/watch?v=YNicvevmByo&feature=youtu.be ICLR2019 에서 발표된 "Learning deep representations by mutual information estimation and maximization" 이라는 논문을 ..

Deep Learning/Papers2read 2019. 11. 4. 12:13
PR12 논문읽기 모임의 204번째 논문발표 입니다.

https://www.youtube.com/watch?v=YNicvevmByo&feature=youtu.be

ICLR2019 에서 발표된 "Learning deep representations by mutual information estimation and maximization" 이라는 논문을 발표하였습니다.

NLP 에서의 BERT 이외에도, self-supervised learning 을 통한 representation learning 연구가 다양한 도메인에서 이루어지고 있는데요, 많은 방법들은 InfoMax principle에 따라 "mutual information(의 lower bound)"을 neural network을 이요해서 추정하고 최대화하는 방식을 따르는 방식을 통해 representation learning을 수행하고 있습니다.

평소에 self-/semi- supervised learning 의 다양한 접근법들에 관심이 많았는데, 이 논문을 통해서 computer vision 외의 다른 분야에 self-supervised learning 을 적용해보려고 하고 있습니다.

이 논문 리뷰와 아래의 contrastive predictive coding 구현 코드가 다른 분들께도 도움이 되면 좋겠습니다!

* 아래의 github link 에 발표한 slide와 contrastive predictive coding (infoNCE loss) 를 구현하여 Libri speech dataset 에 대해서 semi-supervised learning 을 demonstration 해본 practice 가 있습니다.

https://github.com/SeongokRyu/mutual_information_and_self-supervised_learning

References

1. Paper: Learning deep representations by mutual information estimation and maximization, ICLR2019, https://arxiv.org/abs/1808.06670

2. Official Github: https://github.com/rdevon/DIM

3. Microsoft blog: https://www.microsoft.com/…/deep-infomax-learning-good-rep…/
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1027352860939105/?sfnsn=mo

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안녕하세요, 전 수아랩 현 코그넥스 에서 머신러닝 엔지니어로 일하고있는 이호성이라고합니다. 지난주 서울에서 열린 ICCV 2019 학회에 다녀온 후기와, Best Paper로 선정된 “SinGAN: Learning a Genera..

Deep Learning/Papers2read 2019. 11. 4. 12:08
안녕하세요, 전 수아랩 현 코그넥스 에서 머신러닝 엔지니어로 일하고있는 이호성이라고합니다.

지난주 서울에서 열린 ICCV 2019 학회에 다녀온 후기와, Best Paper로 선정된 “SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image” 논문을 자세하게 리뷰하여 글로 작성을 하여 공유드립니다.

1편

“ICCV 2019 Review [1] 참석 후기 및 프로그램 소개”

https://hoya012.github.io/blog/ICCV-2019_review_1/

2편

“ICCV 2019 Review [2] Best Paper SinGAN： Learning a Generative Model from a Single Natural Image 리뷰”

https://hoya012.github.io/blog/ICCV-2019_review_2/

처음 가봤던 ICCV 학회여서 어떤 프로그램들이 진행되었고, 어떤 점들이 인상깊었는지를 1편에서 정리를 하였고,

발표를 듣자마자 바로 리뷰를 해야겠다고 느꼈던 Best Paper 에 대한 자세한 리뷰를 2편에서 진행을 하였습니다.

공부하시는데 도움이 되셨으면 좋겠습니다!! 감사합니다!!
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1519149218224754/?sfnsn=mo

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안녕하세요! 어느덧 내일이 ICCV main conference 마지막 날이네요. 내일 오전 10시 30분에 143번에서 tag2pix poster 발표를 합니다. Color tag를 이용해서 스케치를 자동으로 채색하는 논문인데, 관심 있으..  (0) 2019.10.31
From Google brain researchers @NeurIPS 2019: Learning to Predict Without Looking Ahead https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.13038 "Rather than hardcoding forward prediction, we try to get agents to *learn* that they need to predict the future"  (0) 2019.10.31
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안녕하세요, 최근에 SKTBrain에서 공개한 KoBERT를 이용해서 간단한 한국어 객체명 인식기를 만들어봤습니다. NER에 관심있는 분들은 한 번 보셔도 좋을 것 같습니다 기존 CNN-BiLSTM 보다 학습도 빠..

Deep Learning/dataset 2019. 11. 2. 08:19
안녕하세요, 최근에 SKTBrain에서 공개한 KoBERT를 이용해서 간단한 한국어 객체명 인식기를 만들어봤습니다. NER에 관심있는 분들은 한 번 보셔도 좋을 것 같습니다

기존 CNN-BiLSTM 보다 학습도 빠르고, LM을 학습해서 그런지 오타에도 좀 더 강건한 편인것 같습니다. (형태소 태그 자질이 없어도 NER이 잘되는건 진짜 좀 신기하네요) CRF 붙이면 성능도 좀 더 좋아지는 것 같습니다.

데이터는 한국해양대학교 자연언어처리 연구실에서 공개한 데이터를 사용했습니다 (NER 데이터셋을 구하기 어려운데 괜찮은 데이터셋 같습니다)
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1519149218224754/?sfnsn=mo

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Deep Learning/NLP 2019. 11. 1. 20:38
안녕하세요 TFKR! 다음 주부터 NLP 분야 Top-Tier 콘퍼런스인 EMNLP가 홍콩에서 개최됩니다. 핑퐁팀 ML엔지니어 모두 이번 학회에 참석하는데요, 학회에 참석하기 전에 논문 리뷰는 필수겠죠?

발표된 논문들 중 각자 관심이 있는 총 60편의 논문(10편씩) abstract를 읽고, 그중 핑퐁팀이 주목한 12편의 논문들을 추려서 간단한 리뷰를 작성해 보았습니다! 또한 이번 EMNLP의 핫토픽, 키워드를 분석하여 현재의 NLP 트렌드는 무엇인지 파악해 보았습니다.

학회에 참석하시지 않더라도 인사이트를 얻을 수 있는 논문들이 많이 있으니 이번 EMNLP 논문 읽고 계신 많은 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다! 🥳

앗 그리고 EMNLP에 참석하시는 분들! 홍콩에서 만나서 식사 한번 같이 해요 ㅎㅎ 벌써부터 다음주가 기대가 됩니다!! 홍콩에 가서 많이 배우고 좋은 정보 있으면 또 공유하도록 하겠습니다. 😁

논문 취합은 @장성보 / 작성은 김준성 백영민 정다운 (Dawoon Jung) 이주홍 (JooHong Lee) Sangjun Koo @장성보 님과 함께하였습니다!

블로그 본문 링크 : [https://blog.pingpong.us//emnlp2019-preview/](https://blog.pingpong.us/emnlp2019-preview/?fbclid=IwAR32QdlIR2Jh0V02O0OrWtUdx5Nqd55EnlNVQKS36ZHAHKCzDTjTc0mYebI)

EMNLP 2019 논문 리스트 : [https://github.com/roomylee/EMNLP-2019-Papers](https://github.com/roomylee/EMNLP-2019-Papers?fbclid=IwAR3K_HE-U12_mZRR7KaXpPH91QA4QuVxQTvt0FQ1VaztcIyCiv8RsYfOVW8)
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1025207577820300/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 31. 22:06
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 31. 21:41
안녕하세요! 어느덧 내일이 ICCV main conference 마지막 날이네요. 내일 오전 10시 30분에 143번에서 tag2pix poster 발표를 합니다.

Color tag를 이용해서 스케치를 자동으로 채색하는 논문인데, 관심 있으신 분들은 오셔서 같이 이야기 나누었으면 좋겠습니다. 저는 GAN, detection, domain adaptation 등에 관심이 많습니다 ㅎㅎ

코드와 데이터셋 배포했습니다. 감사합니다 :)

Paper: https://arxiv.org/abs/1908.05840
Code: https://github.com/blandocs/Tag2Pix
GUI: https://github.com/MerHS/tag2pix-gui
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Deep Learning/course 2019. 10. 31. 21:40
CVPR 2019 Tutorial, 컴퓨터 비전을 위한 심층강화학습
http://ivg.au.tsinghua.edu.cn/DRLCV/

튜토리얼 슬라이드
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Deep Learning/resources 2019. 10. 31. 15:43
머신러닝 모델 디버깅 리소스와 팁

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Deep Learning/course 2019. 10. 31. 15:17
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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 31. 15:12
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Deep Learning/face_related 2019. 10. 31. 15:09
Component Attention Guided Face Super-Resolution Network: CAGFace

얼굴에 특화된 4배 확대 SR 신경망 모델인데...
성능이 상당히 좋네요.

대신 신경망도 덩치가 크네요. 학습 파라메터가 6천만개가 넘습니다.

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 31. 10:53
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Deep Learning/GAN 2019. 10. 30. 21:17
안녕하세요, TensorFlow KR 여러분, 저는 현재 AI를 활용한 이미지 변형을 이용해 작업을 제작 중에 있는 미술학도입니다.
TensorFlow KR 여러분들에게 제가 진행중인 작업에 관해 조언을 받고 싶어 이렇게 게시물을 통해 여쭈어봐요.
제가 하고 싶어하는 것은 UGATIT모델을 이용해 제가 갖고 있는 얼굴 이미지들과 제가 변형하여 만든 얼굴 이미지를 학습 시킨 뒤 관객이 자신의 얼굴을 웹캠에 가져다대면 제 형식대로 변형된 모습을 실시간으로 관람할 수 있게 하는 것입니다.
UGATIT 모델은 인물의 사진과 애니메이션 캐릭터 얼굴들을 학습 시킨 뒤, 인물의 사진을 애니메이션화하는데 적용되었던 모델이고 저는 김준호님께서 올려주신 https://github.com/taki0112/UGATIT 코드를 바탕으로 변형하여 진행하고자 해요.
첫 번째 궁금한 사항입니다. Input data를 Webcam에서 특정 시간(예를 들어 2초)을 주기로 받아진 이미지의 변형 된 결과 값만 화면에 보여주고 싶습니다. 혹시 이러한 코드 방식이 가능할지, 참조할 만한 자료 등이나 의견을 주신다면 감사하겠습니다!
두 번째 궁금한 사항은 제가 데스크탑에 연결시킨 웹캠을 이제 구매를 해야하는데, 라즈베리파이로 진행해본 적은 있는데 따로 데스크탑용 웹캠을 사용해본 적이 없거든요, 혹시 웹캠을 이용해 실시간 변환처리를 해보신 분들 중 이거 괜찮았다하는 웹캠이 있을까요? 추천 바랍니다
세 번째 궁금한 사항은, 제 컴퓨터의 GPU는 GTX 1070TI 입니다. 실시간 처리를 진행할 때 1070TI가 혹시 부족할까요? 혹시 GPU 성능이 부족하다고 하면 새로 구매하려고 합니다.

어떠한 의견과 조언도 환영합니다.

감사합니다.
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2328590640713496/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 30. 16:30
#Download #Source #Code from Video Description.
This is complete zero to Amazon Review Sentiment Classification Lesson. In this lesson, I will discuss the following sections
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14. Testing with real-world sentences.
Please watch the full video below. Like and Subscribe to show your support.
Sentiment Classification using SpaCy for IMDB and Amazon Review Dataset
https://www.youtube.com/watch?v=cd51nXNpiiU

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Deep Learning/course 2019. 10. 30. 13:42
Learn:

1. linear algebra well (e.g. matrix math)
2. calculus to an ok level (not advanced stuff)
3. prob. theory and stats to a good level
4. theoretical computer science basics
5. to code well in Python and ok in C++

Then read and implement ML papers and *play* with stuff! :-)

H / T : Shane Legg

#ArtificialIntelligence101
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2328590640713496/?sfnsn=mo

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Deep Learning/course 2019. 10. 29. 23:57
Some of the best courses available on the internet.

1. Data Science Professional Certificate from IBM.
http://bit.ly/2M6o4ko

2. Best Machine Learning course anyone can find on the Internet via Andrew NG/Stanford.
http://bit.ly/2J9uZWV

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Deep Learning/course 2019. 10. 29. 23:52
Deep Learning Drizzle

Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!

GitHub by Marimuthu Kalimuthu: https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle

Webpage: https://deep-learning-drizzle.github.io

#artificialintelligence #deeplearning #machinelearning #reinforcementlearning
https://www.facebook.com/362056220806309/posts/991017504576841/?sfnsn=mo

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From NeurIPS 2019: Particularly helpful for fighting wild forest fires: real-time segmentation of fire perimeter from aerial full-motion infrared video

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.06407

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Deep Learning/resources 2019. 10. 29. 23:40
#정보공유 #행사

안녕하세요! RLKorea 운영진입니다!

지난 10월 27~28일 RLKorea Bootcamp가 진행되었는데요!

강화학습의 기초개념인 MDP부터 시작하여 DQN, A2C, DDPG, SAC 등 다양한 강화학습 알고리즘과 코드를 살펴보았고 Unity ML-Agents를 이용하여 직접 강화학습 환경을 제작해보기도 했습니다!!

Bootcamp에서 진행한 강의자료와 코드들을 저장한 Github Repository를 공유드립니다! 링크는 다음과 같습니다.

[https://github.com/reinforcement-learning-kr/rl_bootcamp](https://github.com/reinforcement-learning-kr/rl_bootcamp)

또한 행사 사진도 함께 공유합니다!

정말 멋진 장소를 후원해주신 마이크로소프트 코리아와 행사에 참여해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다! :)
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2328590640713496/?sfnsn=mo

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"Prior가 뭔지는 알잖아요?"

동의하는척 웃고 넘어간 뒤 한 없이 부끄러워져서 머신러닝 관련 기본적인 통계추론 내용을 정리를 해보았습니다. 논문 읽을 때 자주 나오는 내용인데도 생각보다 간결히 정리하기가 어려웠습니다. 대단한 내용이 있는 건 아니지만 잘 대답할 수 있나 확인해보시면 좋겠습니다.

.
.
.

1. 머신러닝 할 때 통계가 왜 필요할까?

2. PDF의 값이 1이 넘을 수 있겠는가? 예시를 들자면?

3. 아는 확률분포와 언제 사용할 수 있는지 말해보라.

4. 중심극한정리가 무엇이고 어느 맥락에서 사용되는지 설명해보아라.

5. 모수적 방법과 비모수적 방법의 차이는? 모수적 방법을 사용할 수 없는 경우는 언제인가?

6. 우도(likelihood)를 설명해 보아라.

7. 키가 측정할 때 마다 다르다면 어떻게 참값을 추정할 수 있을까?(키가 더이상 크지 않는 상황을 가정하자 ㅠㅠ)

8. MLE와 MAP차이를 수식으로 쓸 수 있겠는가? 그 의미는? 각 방법의 한계점은 뭐가 있을까? 사전확률(prior)을 설명해 보아라.

9. MLE 방법과 Mean Squared Error, Cross Entropy를 줄이는 방법이 동치인 경우를 말해보아라.

10. Log Likelihood를 쓰는 이유는 뭘까? log를 씌우면 MLE의 값이 변하지 않을까?

11. pure, semi, naive bayesian의 차이가 뭘까? 어떤 장단점이 있을까?

12. (NLP) MLE와 naive-bayesian을 사용한 Unigram Language Modeling의 학습 방법을 설명해보아라. 이 방법의 문제점은 뭘까?

블로그에 간략히 답을 달았습니다.
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Turn a line sketch into a photorealistic face:
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.08914

From sparse lines that coarsely describe a face, photorealistic images can be generated using conditional self-attention generative adversarial network (CSAGAN)

"LinesToFacePhoto: Face Photo Generation from Lines with Conditional Self-Attention Generative Adversarial Network"
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2324753411097219/?sfnsn=mo

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[XGBoost/LightGBM] Laurae++: xgboost / LightGBM

이번에는 Kaggle에서 가장 많이 사용되는 모델인 xgboost와 lgbm에 관련된 내용입니다.

@laurae 님이 만든 xgboost/lightgbm 웹페이지입니다. 공식 documentation에서도 링크를 제공하고 있습니다.

xgboost와 lightgbm의 parameter에 대한 설명들을 볼 수 있습니다.
총 86개의 parameter에 대한 다음과 같은 내용이 정리되어 있고, 원하는 filter로 parameter를 선택해서 볼 수도 있습니다.

- 간단 설명
- 매개변수의 유형과 카테고리
- xgboost와 lightgbm에서의 명칭
- 범위
- major impact와 minor impact
- 일반적인 사용법과 tips
- 그 외 세부적인 설명과 유용한 링크

링크는 다음과 같습니다.

https://sites.google.com/view/lauraepp/parameters

사이트에는 튜토리얼과 벤치마크 결과도 있으니 참고하면 좋을 것 같습니다. 다들 즐거운 Kaggle/ML 생활하세요 :)

+ 원래는 한글로 번역을 할까 싶었는데, 번역본보다 원문이 이해가 잘되서 포기했습니다.
+ 이 표는 awesome table이라는 서비스로 만들었다는데, 꽤 괜찮아보입니다.

#Kaggle #LightGBM #XGBoost #parameter #Laurae
https://www.facebook.com/groups/KaggleKoreaOpenGroup/permalink/515068679225236/?sfnsn=mo

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논문 내용을 정리한 제 블로그 글을 공유드리니 관심있으신 분은 보시길 바랍니다. :)

논문 링크 : [https://arxiv.org/abs/1909.11942](https://arxiv.org/abs/1909.11942)

논문 정리 블로그 : [https://y-rok.github.io/nlp/2019/10/23/albert.html](https://y-rok.github.io/nlp/2019/10/23/albert.html)
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1020923228248735/?sfnsn=mo

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안녕하세요 rl kr. 개인적으로 오랜 숙제였던 IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures(IMPALA)를 구현하여 결과를 공유합니다. tensorflow로 구현하였습니다(pytorch로 하지..

Deep Learning/resources 2019. 10. 28. 00:18
안녕하세요 rl kr. 개인적으로 오랜 숙제였던 IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures(IMPALA)를 구현하여 결과를 공유합니다. tensorflow로 구현하였습니다(pytorch로 하지 못해 토치 유저분들에게는 죄송하다는 말씀을 올리며). 사용한 것은 distributed tensorflow를 기본적으로 사용하였습니다. 제 예전 actor critic으로 breakout을 잘 배우기 위해서는 엄청나게 오랜시간(10시간정도)걸렸지만 20개의 actor로 2시간만에 의미있는 결과를 뽑아낼 수 있었습니다. 혹시 코드에서 오류 혹은 수식을 코드로 옮기는 과정에서 잘못된 부분이 있다면 바로 알려주시면 감사하겠습니다.

ps. 윤수로님께 감사하다는 말씀 올립니다.
https://www.facebook.com/groups/ReinforcementLearningKR/permalink/2324753411097219/?sfnsn=mo

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