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BM25 algorithm 2024. 12. 20. 15:46 BM25는 Elasticsearch의 키워드 검색랭킹 알고리즘으로 유명하다. 어떤 의도로 개발된 방법이고 어떻게 계산되는지 간단하게 알아보자.BM25의 수식은 아래와 같다. IDF부분과 TF부분을 곱하여 계산한다.먼저 간단하게 TF, IDF의 개념에 대해 알아보자.TF(Term Frequency)는 문서에서 단어(term)의 빈도를 뜻한다.문서A: "He is a good boy. She is a bad girl. I am a handsome guy."TF("is", Document(A)) = 2/15 TF("He", Document(A)) = 1/15문서A에서 15개의 단어 중 is이라는 단어는 2번 등장하였다. TF를 기준으로 한번씩 등장한 He나 She보다 더 중요하다고 여겨진다. 그러나 관점을 바..
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 2024. 12. 18. 00:03 YOLO 모델은 네이버에서 인턴하던 19.12월 - 20.2월 사이에 당시 연구원들이 많이 보고 활용하고 있던걸로 기억하는 모델이다.도입부에서 저자는 YOLO 모델은 사람이 시각적으로 빠르고 정확하게 여러가지 일을 한다는 점에 착안하였다고 한다.이미지에서 객체가 어디에 있는지, 어떤 클래스의 객체인지 판별하는 모델중 동영상과 같은 real-time 분류가 가능한 속도의 모델이다. 초당 45개의 이미지 처리가 가능하고 작은 크기의 모델인 Fast YOLO는 초당 155 프레임의 처리가 가능하다. YOLO detection 모델은 (1) 이미지를 리사이징하고 (2) 컨볼루션 네트워크를 거쳐 (3) 모델의 신뢰도를 따라 계값을 설정한다.당시에 비슷한 역할의 모델로는 전체 이미지를 나눠서 작동하는 슬라이딩 윈..
Deep Residual Learning for Image Recognition 2024. 12. 10. 15:20 잔차학습의 개념을 이용해 깊은 층의 신경망(Resnet)을 학습한 연구이다. 저자는 Kaiming He로 구글 스칼라를 검색해보니 피인용수가 60만회가 넘는다. 84년생으로 매우 젊고 여러 기업들을 거쳐 현재는 MIT에 있는듯하다.저자들은 층(layer)를 학습하는데 있어 입력 층을 참조하는 방식으로 기존 수식을 변경하였다. 이 방법으로 더 깊은 층의 모델을 학습하였고 이미지넷(ImageNet) 데이터셋에서는 VGGnets 보다 깊은 152개의 층으로 3.57%의 에러율을 기록했다(with ensemble).이 연구의 대단한점은 개념이 정말 간단하다! 몇개의 층(block) 마다 입력을 더해주는 것이다. 모델은 층을 통과해도 이전 층과 신규 층의 차이(residual)만 학습하도록 유도해 더 깊은 층을 ..
Learning Deep Features for Discriminative Localization 2024. 11. 30. 01:02 이 논문 2015년 작성되었고 24년 11월 기준 12,000회가 넘는 인용을 기록하고 있다. Class Activation Mapping(CAM)으로 유명한 연구이고 CNN모델의 마지막 Fully connected layer를 제외한 컨볼루션에 Global Average Pooling(GAP)을 적용해 localization에 성과를 내었다. 저자들은 다양한 태스크의 실험을 했다. CNN모델은 localization에 강점이 있는데, 컨볼루션 층 다음 마지막 층에 분류를 위한 FCL가 연결되면 이 능력을 상실한다. 이를 유지하기 위해 FCL을 제거하고 GAP를 사용하는데, 이는 원래 오버피팅을 방지하기 위한 방법이다. 연구진은 이 네트워크가 regularizer 역할뿐 아니라 localization 능..
XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 2024. 11. 7. 10:20 XGBoost 논문에 대한 리뷰이다. 논문 공부는 원문 읽기와 Youtube 영상, ChatGPT와의 질의응답으로 커버가 되는 듯하다. 이번 글에서는 논문의 2장에 해당하는 알고리즘 부분에 집중해서 리뷰할 예정이다. 완벽히 이해는 못한 상태라 우선 글로 적고 나중에 채워나가려 한다.저자들은 이 연구의 기여에 대해 4가지로 강조한다. 단순히 알고리즘만 제안한 것이 아니라 하드웨어 차원에서 최적화를 수행하는 방안(cache-aware block structure)을 제시하였다.- We design and build a highly scalable end-to-end tree boosting system.- We propose a theoretically justified weighted quantile sk..
ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION 2024. 10. 16. 19:04 이 논문은 2015년 ICLR에 발표된 연구이다. 딥러닝 Loss function 최적화 알고리즘의 정석으로 자리잡은 Adam 옵티마이저에 대한 논문이다.Adam 알고리즘은 lower-order 모멘텀 바탕의 adaptive 측정을 기본으로한 일계도함수(first-order gradient-based optimization)를 활용한 확률적 목적함수 최적화이다. 기울기의 diagonal rescaling에 불변하고 데이터나 파라미터가 커도 잘 적용된다. 논문을 이미 한번 읽은 상황이긴해도 diagonal rescaling에 불변하다는 것이 무슨 의미인지 이해가 잘 안가 chatgpt에게 물어봤다. 결과적으로는 서로 다른 가중치를 알고리즘이 보정한다는 것이다. 그리고 Adam은 온라인 학습같이 시간에 따라..
Layer normalization 2024. 9. 17. 23:01 Layer normalization (레이어놈)은 Batch normailzation (배치놈)의 단점을 극복하기 위해 고안된 방법이다. 2016년 발표된 논문으로 12000회 이상 인용되었고 Transformer 구조에도 포함된 정규화 방법이다. 매우 유명한 방법이라는 이야기이다.배치놈은 Internal Covariate Shift 문제를 해결하기 위한 배치 단위의 정규화 방법이다. 모델을 학습할 때 입력 값은 가중치가 곱해지고 bias 더해진 뒤 활성화 함수를 거쳐 출력이 된다. 다음 층에서는 이전 층의 출력으로 다시 학습해야 하는데, 값이 계산되는 과정(입력->출력)을 거치면서 값들의 분포가 조금씩 달라지게 된다. 이러한 변화는 일종의 snowball로서 층이 깊다면 처음 입력에 비해 값들의 분포..
Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 2024. 7. 28. 21:38 논문을 읽은 지는 몇달 되었는데, 오랜 기간후에 정리를 한다.연구 당시에는 신경망 기계번역(Neural Machine Translation)방법론에서는 원천 문장에서 선택적으로 집중하는 방식으로 모델의 성능을 개선하고 있었다. 이에 더해 attention 방법을 바탕으로 한 구조에 대해 연구가 진행되고 있는데, 본 논문에서는 모든 원천 단어를 기준으로하는 global 접근과 전체 단어중 일부를 살펴보는 local 접근 방식의 attentional 메카니즘에 대해 연구했다. 영-독 번역 테스크에서는 local 방식으로 기존방식에 비해 5.0 BLEU 테스크를 초과하여 얻었다.기존의 NMT는 모든 단어를 읽은 뒤 문장의 끝을 나타내는 토큰을 만난 뒤로 번역된 단어를 생성하는 방식이다. NMT는 정교한 디코..

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