연구 진행 상황 : 2차 정기 모임 요약

1. 문서화 관련 이야기 (미래님)

현재 Word2vec에서 CBOW 내용 문서화 진행중.. 그러나 너무 자세히 적으려다보니 추후 문서화 작업에 부담이 되지 않을까 (협업하시는 분들 역시 고려하였을 때) 라는 생각

--> 일단 할 수 있는 만큼 작성하도록 결론 지음, 정규님도 nlp 문서화 작업에 동참 하시기로함

2. vanilla gan, cgan 코드화 진행 상황 및 방법 공유 (인수님)

https://colab.research.google.com/drive/1_cb_h1nSG_82xK9XOseAzLkGm-OzOOIC

해당 링크에서 cgan (tensorflow) 작성한 것을 볼 수 있고, 인수님께서 간단하게 gan,cgan 설명과 구현 방법을 설명해주심

3. CAN(광훈님)

CAN: Creative Adversarial NetworksGenerating에 대한 간단한 리뷰를 진행.

다음주에도 추가적으로 진행하실 예정. CAN에 cgan처럼 condition을 추가하는 아이디어에 대해 말씀해주심.

4. Text데이터, GAN algorithms를 사용하여 Image를 만드는 방법에 관한 정리

(정규님)

https://context2019q2.slack.com/archives/CGEKS4JM7/p1552705428057200 해당 링크에서 문서를 볼 수 있음.

GAN 학습시 데이터가 부족할 때

matching discriminator 방법을 통해서 더 나은 discriminator를 만들 수 있다(GAN-cls)

업데이트시 gan-Interpolation을 사용해서 더욱 나은 학습, saddle point로부터 벗어남

Conditioning Augmentation : 고차원 텍스트 데이터를 바로 사용하지 않고 텍스트 데이터의 확률을 기반으로 한 가우시안 분포에서 추출하여 사용

stackgan 구조

1. 노이즈와 텍스트를 통해 저해상도 이미지를 일단 생성

2. 1.의 저해상도 이미지와 텍스트를 통해 고해상도 이미지를 생성

5. 오픈학회 dcgan loss 참여관련 (준화님)

23일 열리는 오픈학회에 발표할 dcgan loss 진행상황을 말씀해주셨습니다.

6. 다음주에 어떤 것을 읽을지 #ai 채널에 공유

7. 인공지능과 로보틱스 공모전(5월24일로 접수기간이 연장됨)

AI그랜드챌린지- 인공지능연구소에서도 몇몇 나간다고 함

시각지능(상황인지)쪽이 괜찮을 것 같음

8. 고성능 컴퓨팅지원사업제출완료(인수)

9. 애져(각 팀은 끝나고 회의)

10. 공인깃주소를 팜(회원이 다 들어오면 관리자권한으로 돌릴듯, 개발하는것도 올리는것도 생각중)

11. 4월 중순쯤 중간발표 날짜가 나올듯함, 무엇을 공부했는지 생각해올것

12. 딥러닝, 블록체인관련 해커톤 관심있으신분(블록체인) 관심있으신분은 팀장님께 연락 ->팀장님이 공유하겠움

13. 각자 공부한 내용 공유

랩장님-Super Resolution을 수행하는 GAN 모델 구조, 다음주에 더 공부하기로

14. 인수-로지스틱 리그레션, 데이터별 클래스 예측확률과 정확도지표의 비교(accuracy, precision, recall)에 대한 한 이해법

15. 정규님-MuseGAN 논문 공유 및 개요 설명, 다음주에 공유해 주실 예정