DL

출처: https://arxiv.org/pdf/2405.17247 - meta 2024.05.27추천 받은 논문 리스트:1) https://turingpost.co.kr/p/vision-language-model2) https://github.com/jingyi0000/VLM_surveyFor complete and more technical surveys on VLMs, please refer to Zhang et al. [2024a], Ghosh et al. [2024], Zhou and Shimada [2023], Chen et al. [2023a], Du et al. [2022], Uppal et al. [2022], and Liang et al. [2024].  메타에서 발표한 Introduct..

출처 : DSBA 유투브, 이유경님 발표 Seq2SeqNeural Machine TranslationEncoder - Decoder 구조의 모델 (RNN 기반의)Attention + Seq2SeqNeural Machine TranslationDecoder가 Source Sentence 의 중요한 정보에 집중하게 하자.TransformerNeural Machine TranslationSelf Attention, Multi-Head AttentionGPT - 1Task AgnosticTransformer Decoder Block언어 자체를 이해할 수 있는 좋은 Representation을 학습해보자!Pre training을 맞춘 뒤, Fine Tuning을 통해 Task를 다뤄보자 라고 제안.BERTTask..

출처 링크데이터 확인df = pd.read_csv('파일 경로')df.head(n)df.tail(n)df.columnsdf.shapedf.info() # 열 정보, Null 개수, 열 타입, 사이즈 등의 데이터 프레임 정보df.describe() # 수치형 변수에 대한 통계 정보df.isnull().sum() # Null 데이터 확인df[열 이름].value_counts(normalize = False/True) # 범주형 변수에 대한 각 범주별 빈도수df.select_dtypes(type) # 해당하는 열만 데이터 프레임 형태로 확인  데이터 전처리df.drop(axis=0/1, inplace = False/True)df.replace({'바꾸고자 하는 값': '바뀌는 값'}, inplace ..

출처 : https://coding-yesung.tistory.com/223 Import 하기import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import DataLoader cuda 데꼬오기device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'print(device) 데이터 불러오기train_data = datasets.MNIST( root = 'data', ..