KCC Machine Learning Workshop

Posted 2015.06.26 14:12
기계학습 연구센터 워크숍

베이지언 
최승진 교수님 (포공) 
김기응 교수님 (카이스트) 
오혜연 교수님 (카이스트) 

딥러닝 
한보형 교수님 (포공) 
유창동 교수님 (카이스트) 
유한조 교수님 (포공) 
윤성로 교수님 (서울대)

Deconvolutional Network - 한보형 교수님

 - Sementic segmentation

  - Pixel-wise ?!?! 

 - Deconv Net

 - Decorr Net

 - 오토인코더와 concept은 같다. 다만 CNN이니까 max-pooling이 들어간다. Un-pooling을 할 땐 max에 해당하는 부분만 채워넣고, 나머지는 0으로 채운다. Information loss가 일어난다. 

 - "Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift" -- ICML15 (http://arxiv.org/pdf/1502.03167v3.pdf)

 

 - Decoupled Net (Semi-supervised)

 -- 논문: Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation  (http://arxiv.org/pdf/1506.04924v2.pdf)

 -- 문제 세팅: 이미지당 어떤 object class label을 준다. 이를 weak annotation이라 한다. strong annotation은 어느 위치에 어떤 물체가 있는지를 모두 알려주는 것이다. 이를 합쳐서 semi-supervised라고 한다. 

 -- Inference: 이미지가 들어오면, 먼저 어떤 물체가 들어있는지 찾는다. (위치는 모르고) 이 정보를 이용해서 대충 물체가 어디에 있는지 알게되고, 이 정보를 이용해서 실제로 물체가 어디에 있는지를 맞추게 된다. 

 -- Segmentation network는 binary이다. 즉 label specific이다! 

 -- Classification network와 Segmentation network를 분리시킨 것이 가장 큰 contribution이다. 

 -- 정확히는 Semi-supervised는 아니다. 

 

 - Tracking Problem

 -- CNN을 이용..

 -- Online Tracking by Learning Discriminative Saliency Map - ICML15 (http://arxiv.org/pdf/1502.06796v1.pdf)


Apache Spark 기반 Deep Learning Framework - 윤성로 교수님

 - DeepSpark

 - 잘 모르겠다. 

 - Map-reduce의 가속화된 버젼인 spark를 써서 deep learning (CNN)을 구현하는 것을 목표로 하고 있다. 

 - Scale out / Scale up

 - 몬가 대단하다. 

 - Not decorated yet, needs MSG! (regularization, learning rates, etc)

 - No GPU, yet 


Fast and Robust Parallel SGM Matrix Factorization for Recommendation - 유환조 교수님

 - Single mahcine에서 recomendataion system. 

 - SSD를 사용한다. 

 - Matrix factorization


Sequential Data Modeling using RNN - 유창동 교수님

 - 음성 인식

 - DNN - HMM이 현재 state-of-art라고 한다. 

 - Semi-Markov Model을 새롭게 제안한듯. 

 - RNN은 딱히.. 한게 없다. 

 

Bayesian Hierarchical Clustering with Exponential Family  - 최승진 교수님

 - Probabilistic model: 특정 확률 분포를 가정하고 MLE로 문제를 푼다. 

 - DP mixture model의 non-parobabilitic formulation 

 - DP-means (2012)

 - Relaxed BHC ~= Agglomerative Bregman Clsutering 

 - 큰 연구의 방향은 scalable하게 바꾸는 것이다. 

 - Bregman divergence? Exponential familiy에서 Euclidean distance를 .. ? 

 - Reducible ??? 

 - Nearest Neighbor chain

 - Distance measure.... 


Online Learning and Anchor Words for Topic Models - 오혜연 교수님    

 - 토픽 모델링 

 - Spectral Learning (http://www.cs.berkeley.edu/~klein/papers/spectral-learning.pdf)

 - Anchor word라는 개념을 새롭게 제안한다. 

 -- 어떤 단어 (Anchor word)는 단 하나의 topic에서만 probability 1을 갖고, 나머진 0을 갖는다. 

 - 아이패드란 단어가 있으면, 기존에 토픽 모델에선 모든 토픽에서 이 단어가 나올 수 있는데, 이 새로운 개념은 먼저 anchor word를 구하고 나면 나머지 inference가 polynomial time에 돌아가도록 할 수 있게 한다. 

 - 다른 단어는 anchor word의 linear combination으로 표현이 되어야 한다. 

 - 토픽을 찾을 때, 토픽 + Anchor word를 같이 찾는다. (하나의 토픽에 하나의 anchor word가 있다.)

 - 스파크에서 돌아가도록 ... ?? 









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