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AI로 CapCut 워터마크 제거 — 플리커 없는 비디오 인페인팅 시스템 구축 방법
AI를 사용한 CapCut 워터마크 제거 커버 이미지 — 플리커 없는 비디오 인페인팅 시스템 구축 방법 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,...
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파트 2: 왜 Transformers는 여전히 잊어버리는가
파트 2 – 왜 장기 컨텍스트 언어 모델은 여전히 메모리와 씨름하는가 (3부 시리즈 중 두 번째) 파트 1에서 https://forem.com/harvesh_kumar/part-1-long-context-...
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신경망이 학습을 멈출 때: 기울기 소실 이해
Vanishing Gradient Problem이란 무엇인가? 신경망에서 gradient는 오류를 줄이기 위해 각 weight를 얼마나 변경해야 하는지를 네트워크에 알려준다. 만약 gradient가…
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딥 그래프 대조적 표현 학습
개요 친구, 거리, 혹은 웹 페이지의 지도를 상상해 보세요. 각 점이 다른 점과 연결되어 있는—그것이 네트워크입니다. 과학자들은 간단한 아이디어를 제안했습니다: 두 가지 약간의…
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TabPFN 탐색: 표형 데이터용 파운데이션 모델
아키텍처와 훈련 파이프라인을 이해하고 TabPFN을 실제로 구현하기 게시물 “Exploring TabPFN: A Foundation Model Built for Tabular Data”가 등장합니다.
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그라디언트 이해: Neural Network 학습을 이끄는 엔진
이전 기사에서는 활성화 함수에 대해 살펴보고 Python을 사용해 시각화했습니다. 이제 그래디언트가 무엇인지 알아보겠습니다. 그래디언트란? Neural networ...
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TurboDiffusion: 비디오 디퓨전 모델을 위한 100–200배 가속
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 해당 내용이 없으면 번역을 진행할 수 없습니다.
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WiFi DensePose: 벽을 통과하는 WiFi 기반 밀집 인간 자세 추정 시스템
기사 URL: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose 댓글 URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46388904 점수: 10 댓글: 1
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그래프 구조 데이터에 대한 Deep Convolutional Networks
개요 대부분의 스마트 머신은 사진과 소리를 처리하는 데 놀라운 능력을 갖추게 되었습니다. 이는 이러한 데이터 유형이 명확한 패치와 레이어를 가지고 있기 때문입니다. 하지만 텍스트, 유전자, …
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확률을 정직하게 유지하기: Jacobian 조정
무작위 변수를 올바르게 변환하는 직관적인 설명. “Keeping Probabilities Honest: The Jacobian Adjustment” 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다.
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뇌종양 분할, 진행 평가 및 전체 생존 예측을 위한 최적의 머신러닝 알고리즘 식별
Read more about 뇌종양 분할, 진행 평가 및 전체 생존 예측을 위한 최적의 머신러닝 알고리즘 식별
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AutoAugment: 데이터에서 증강 정책 학습
개요 AutoAugment는 효과적인 이미지 증강 정책을 자동으로 발견하는 방법입니다. 많은 단순 변환을 체계적으로 테스트함으로써—예를 들어…