1개월 전 · ai

[Paper] Basis Rotation이 NQS 성능에 미치는 영향 탐구

Neural Quantum States (NQS)는 신경망을 사용하여 양자 다체 시스템의 wavefunctions를 나타내지만, 그 성능은 basis 선택에 따라 달라집니다, y...

1개월 전 · ai

[Paper] 키포인트 카운팅 분류기: Vision Transformers를 훈련 없이 Self‑Explainable Models로 전환

현재 self-explainable models (SEMs)를 설계하기 위한 접근 방식은 복잡한 training procedures와 특정 architectures를 필요로 하여 실용적이지 않다....

1개월 전 · ai

[Paper] Regularized Random Fourier Features와 Finite Element Reconstruction을 이용한 Sobolev Space에서의 Operator Learning

Operator learning은 infinite-dimensional function spaces 사이의 매핑을 data-driven 방식으로 근사하는 방법이며, 예를 들어 partial differential equation의 solution operators와 같은 경우에 적용됩니다.

1개월 전 · ai

[Paper] Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow 구현을 위한 가중 확률 미분 방정식

Score-based diffusion models 현재 연속 생성 모델링에서 최첨단을 차지하고 있습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 overdamped ...

1개월 전 · ai

[Paper] 동역학 코어의 자동 미분을 통한 수직 좌표 학습

대기 모델에서 지형 따라가는 좌표는 종종 해결책에 격자 구조를 새겨 넣으며, 특히 급경사 지형에서는 왜곡된 …

1개월 전 · ai

[Paper] Visually Prompted 벤치마크는 놀라울 정도로 취약하다

VLM을 평가할 때 주요 과제는 모델이 텍스트 사전 지식과는 독립적으로 시각적 콘텐츠를 분석할 수 있는 능력을 테스트하는 것입니다. BLINK와 같은 최신 벤치마크는…

1개월 전 · ai

[Paper] InSPECT: 확산 모델의 불변 스펙트럼 특징 보존

현대 확산 모델(DMs)은 최첨단 이미지 생성 성능을 달성했습니다. 그러나 데이터를 완전히 백색 잡음까지 확산시키는 근본적인 설계 선택은…

1개월 전 · ai

[Paper] 해석 가능한 식물 잎 질병 탐지: Attention-Enhanced CNN 활용

식물 질병은 전 세계 식량 안보에 중대한 위협이 되며, 정확하고 해석 가능한 질병 탐지 방법이 필요합니다. 이 연구는 i...

1개월 전 · ai

[Paper] AnyTask: Sim-to-Real 정책 학습을 향상시키기 위한 자동화된 작업 및 데이터 생성 프레임워크

Generalist robot learning은 데이터에 의해 여전히 제한됩니다: 대규모, 다양하고 고품질의 interaction data는 현실 세계에서 수집하기에 비용이 많이 듭니다. While...

1개월 전 · ai

[Paper] InfSplign: 추론 단계에서 텍스트-이미지 확산 모델의 공간 정렬

Text-to-image (T2I) diffusion models는 고품질 이미지를 생성하지만 텍스트 프롬프트에 지정된 공간 관계를 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 이 제한은…

1개월 전 · ai

[Paper] ShareChat: 실제 환경에서의 챗봇 대화 데이터셋

Large Language Models (LLMs)이 고유한 인터페이스 디자인과 기능을 갖춘 별개의 플랫폼으로 진화했지만, 기존 공개 데이터셋은 모델을 …

1개월 전 · ai

[Paper] ID-Text 보완성을 활용한 앙상블을 통한 순차 추천

현대 순차 추천(SR) 모델은 아이템을 표현하기 위해 모달리티 특징을 일반적으로 활용하며, 이는 주로 최근 언어 분야의 발전에 의해 동기 부여됩니다.