[Paper] FineTec: Temporal Corruption 하에서 Skeleton Decomposition 및 Sequence Completion을 이용한 Fine-Grained Action Recognition
시간적으로 손상된 skeleton sequences 로부터 fine-grained actions 를 인식하는 것은 특히 온라인 상황에서 실제 세계 시나리오에 적용될 때 큰 도전 과제로 남아 있다.
시간적으로 손상된 skeleton sequences 로부터 fine-grained actions 를 인식하는 것은 특히 온라인 상황에서 실제 세계 시나리오에 적용될 때 큰 도전 과제로 남아 있다.
Audio-driven visual dubbing은 비디오의 입 움직임을 새로운 음성에 맞추는 것을 목표로 하지만, 이상적인 학습 데이터가 부족하여 근본적으로 어려움을 겪습니다: pai...
현대 운영 및 분산 시스템의 resource-management 작업은 여전히 scheduling, caching 등과 같은 작업을 위해 hand-designed heuristics에 주로 의존한다.
그 규모와 성공에도 불구하고, 현대 트랜스포머는 거의 보편적으로 단일 목표 시스템으로 학습됩니다: 최적화는 하나의 결정론적 파라미터 집합을 생성합니다.
Clock와 Pizza 해석은 균일한 어텐션 또는 학습 가능한 어텐션이 다른 아키텍처와 연관되어 있으며, 서로 다른 a...
현대의 ML 학습 및 추론은 이제 수십 대에서 수만 대의 GPU에 걸쳐 이루어지며, 네트워크 오류로 인해 복구가 느려 GPU 시간의 10~15%가 낭비될 수 있습니다. Common ne...
본 연구는 Large Language Model (LLM) 기반 Building Energy Management System (BEMS) AI agents를 위한 개념적 프레임워크와 프로토타입 평가를 제시한다…
Retrieval-augmented generation (RAG)은 선택된 컨텍스트의 품질에 매우 민감하지만, 표준 top‑k 검색은 종종 중복되거나 거의 복제된…
Discriminative approaches to classification은 종종 in-distribution에서는 유효하지만 사소한 distribution shift에서도 실패하는 shortcuts를 학습합니다. 이러한 실패 모드는…
Transformer 언어 모델은 언어를 토큰의 시퀀스로 모델링함으로써 놀라울 정도로 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그러나 주로 표면 수준의 동시 발생 통계에 의존함으로써…
이진 선택은 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)에서 자주 사용되며, 선호도의 방향만을 전달합니다. 사람은 사과를 ...
이 논문의 목적은 고차원 문제에 대한 해를 구하기 위해 딥 그래디언트 플로우 방법(DGFMs)을 적용하는 데 견고한 수학적 기반을 제공하는 것이다.