[논문리뷰] R-Drop: Regularized Dropout for Neural Network
in Booststudy on 논문리뷰
R-Drop: Regularized Dropout for Neural Network를 읽고 이에 대하여 논의한다.
[논문리뷰] Self-Explaining Structures Improve NLP Models
in Booststudy on 논문리뷰
Self-Explaining Structures Improve NLP Models를 읽고 이에 대하여 논의한다.
[논문리뷰] An Improved Baseline for Sentence-level Relation Extraction
in Booststudy on 논문리뷰
An Improved Baseline for Sentence-level Relation Extraction를 읽고 이에 대하여 논의한다.
[논문리뷰] RBERT: Enriching Pre-Training Language Model with Entity Information for Relation Classification
in Booststudy on 논문리뷰
RBERT: Enriching Pre-Training Language Model with Entity Information for Relation Classification를 읽고 이에 대하여 논의한다.
PyTorch Module and Optimize
in Booststudy on 부캠_복습
PyTorch Module 및 최적화 과정 설명
Gradient Descent
in Booststudy on 부캠_복습
Gradient Descent (경사하강법)
Vector and Matrix
in Booststudy on 부캠_복습
Vector, Matrix, Lasso and Lidge
PyTorch
in Booststudy on 부캠_복습
PyTorch, Tensorflow, Tensor, view and reshape
[논문리뷰] VQGAN: Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis
in Booststudy on 논문리뷰
VQGAN: Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis를 읽고 이에 대하여 논의한다.
Variational AutoEncoder
in Booststudy on Plus Education
Variational AutoEncoder에 대하여 학습한다. 본 글은 Intuitively Understanding Variational Autoencoders를 참고하여 작성하였습니다.
[Reading] Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering
in Booststudy on Plus Education
Model Serving에 대하여 이야기한다.
Online and Batch Serving
in 네이버 부스트 캠프 on Main Course
Model Serving에 대하여 학습한다.
MLOps 개론
in 네이버 부스트 캠프 on Main Course
MLOps에 대한 전반적인 내용을 학습한다.
[논문리뷰] Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
in Booststudy on 논문리뷰
Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering을 읽고 이에 대하여 논의한다.
Huggingface and CLS
in Booststudy on Plus Education
Huggingface에 대한 다양한 실습에 대하여 이야기하며, cls 토큰에 대하여 가볍게 이야기한다.
Third P-stage 4(Day 49)
in 네이버 부스트 캠프 on Main Course
Retriever의 FAISS, Retrieval와 MRC를 연결하는 방법에 대하여 학습한다.
Third P-stage 3(Day 48)
in 네이버 부스트 캠프 on Main Course
Passage Retrieval에서 Sparse Embedding과 Dense Embedding에 대하여 학습한다.
Third P-stage 2(Day 47)
in 네이버 부스트 캠프 on Main Course
Extraction-based MRC과 Generation-based MRC에 대하여 학습한다.
Third P-stage 1(Day 46)
in 네이버 부스트 캠프 on Main Course
MRC Project에 들어가기 앞서 MRC에 대한 Introduction을 진행한다.
KLUE Relation Extraction Competition
in Booststudy on Plus Education
KLUE Relation Extraction 대회(In BoostCamp) 회고