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[Paper] Neuro‑Symbolic Programming을 위한 에이전시 프레임워크
심볼릭 제약을 딥러닝 모델에 통합하면 모델을 더 견고하고 해석 가능하며 데이터 효율적으로 만들 수 있습니다. 하지만 여전히 시간 소모적인 …
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[Paper] Stochastic Actor-Critic: Temporal Aleatoric Uncertainty를 통한 Overestimation 완화
강화학습에서 오프-폴리시 액터-크리틱 방법은 temporal-difference 업데이트로 크리틱을 학습하고 이를 정책(actor)의 학습 신호로 사용한다.
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[Paper] 대형 언어 모델의 주관적 스팬 식별 작업 성능 탐구
관련 텍스트 스팬을 식별하는 것은 NLP의 여러 다운스트림 작업에 중요하며, 모델 설명 가능성에 기여합니다. 대부분의 스팬 식별 접근법은 …
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[Paper] 멀티모달 대형 언어 모델을 이용한 손글씨 공학 시험 채점
손으로 쓴 STEM 시험은 개방형 추론과 다이어그램을 포착하지만, 수작업 채점은 느리고 규모를 확대하기 어렵습니다. 우리는 end-to-end 워크플로우를 제시합니다 for gradi...
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[Paper] 정밀 자동 튜닝을 통한 선형 솔버의 컨텍스추얼 밴딧 기반 RL
우리는 선형 솔버의 적응형 정밀도 튜닝을 위한 강화 학습(RL) 프레임워크를 제안하며, 이를 일반 알고리즘으로 확장할 수 있다. 이 프레임워크는 …
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[Paper] 시각 품질 검사의 Continual Learning을 위한 다중 레벨 Feature Fusion
Deep neural networks는 제조업에서 다양한 visual quality inspection 작업을 자동화하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다. 그러나 그 적용 가능성은 …
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[Paper] 데이터 시프트 하에서 병리학 Vision-Language Model의 성능 저하 감지
Vision-Language Models는 의료 영상 분석 및 질병 진단에서 강력한 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 배포 후에는 성능이 dete...
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[Paper] 효율적인 Deep Demosaicing과 Spatially Downsampled Isotropic Networks
디지털 이미징에서, 이미지 디모자이싱은 색 필터 어레이(CFA)에서 RGB 정보를 복원하는 중요한 첫 단계입니다. 종종 딥러닝은 …
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[Paper] BSAT: B‑Spline Adaptive Tokenizer를 이용한 장기 시계열 예측
장기 시계열 예측에 트랜스포머를 사용하는 경우, 자체 주의(self-attention)의 이차 복잡도와 균일 패칭(uniform patching)의 경직성 때문에 성능이 제한됩니다.
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[Paper] Vision-and-Knowledge 강화 대형 언어 모델을 통한 일반화 가능한 보행자 횡단 행동 추론
보행자 횡단 행동을 추론하기 위한 기존 패러다임은 통계 모델부터 supervised learning methods에 이르기까지 다양하지만, 일반화 능력이 제한적이다.
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[Paper] TeleDoCTR: 도메인 특화 및 맥락 기반 통신 트러블슈팅
Ticket troubleshooting은 티켓팅 시스템을 통해 보고된 문제를 분석하고 해결하는 과정을 의미합니다. 대규모 조직에서 …
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[Paper] 생산 라인 비용 최적화에 유전 알고리즘 활용
이 논문은 생산 라인에서 비용 최적 작업 스케줄링을 위한 유전 알고리즘(GA) 접근법을 제시한다. 시스템은 일련의 직렬 처리 작업 집합으로 구성된다.