연구 진행 상황 : 1차 정기 모임 요약

□ 서기직 신설 : 김인수, 당일 주제 2,3줄로 정리

□ 고성능 컴퓨터 지원 : 자료 조사 및 서류 꾸며서 제출하여 1년간 사용, 비용무료

○ 문서 담당 : 김인수, 도와주실분 모집, 신정규님, 장광훈님, 미래님과 함께 채널 신설, 다음주에 공유

■ 대회 관련 :

● 3기 마지막 Azure 대회 : Azure 측에 문의 예정

● 저스트 모델 잇 Nvidia 인터뷰 : 서면 인터뷰 예정 (주제 : Text to image)

● 이외에도 참가해보고 싶은 대회는 공유

■ 고문서복원 application 진행 (Azure 대회 추가 진행 여부와 관련 진행여부 결정)

○ 국내 사료 정리 사이트가 있어서 참고하여 진행

○ 모델 개요 :"고문서 소실된 부분을 GAN으로 만들어 보자"

참고사이트 : 국사편찬위원회(국내기록관련 고문서자료사이트), 고서 데이터베이스

http://db.history.go.kr/item/imageViewer.do?levelId=sy_001r&begin=sy_a_001_0001

소실된 자료는 제대로 학습이 잘 되는지 모르므로 일단 ground truth가

있는 것들을 가지고 학습한다

○ 해야 할 일 : 데이터 파이프라인, 백엔드, 모델 구축

■ 다음주부터 논문리딩 재시작 : 개인당 논문 1주일 1편씩 읽기, 그때그때 문서화

● 아래 링크에서 첫기수 때 읽은 것 중 자기가 안읽었거나 모르는 것들을 읽어나가기

https://www.ai-lab.kr/labs/maegrag-raebjang-ganguram

● 위 지난기수 목록중 읽고 싶은 것은 슬랙으로 올려주세요

■ 문서화 : 꽤 했지만 아직도 더 채워나가야 함, 본 논문이나 자기가 공부한 것을

포맷대로 이름 적고 기록, nlp(or attention, image caption)든 gan이든 자유롭게 읽고

그주 읽은 것들을 문서화 작업을

● 그때그때 문서화 -

뉴럴네트워크 설계, gan 관련된 것은 gan 관련 문서에,

nlp 관련은 nlp 관련 문서에 정리

GAN 정리 : https://docs.google.com/document/d/1oLxjRun6QSQKwzQHJbS6F9fQEfDRLTv336mNgQTaOqE

NLP, attention

https://docs.google.com/document/d/141f839bNky8Tx5jfvu7q7IqFXdNzuszL8x15zh26De0

○ 이중에 꼭 공유하고 싶다 하는 것은 슬랙에 올려서 모임 때 공유

● 저스트 모델 잇 레퍼런스 [12] 중 모르는 것 읽어 오시는 것으로

[1] Generative Adversarial Text to Image Synthesis: Scott Reed, Zeynep Akata, Xinchen Yan, Lajanugen Logeswaran, Bernt Schiele, Honglak Lee

[2] Evaluation of sentence embeddings in downstreamand linguistic probin :Christian S. Perone, Roberto Silveira, Thomas S. Paula

[3] Universal Sentence Encoder : Daniel Cer, Yinfei Yang, Sheng-yi Kong, Nan Hua, Nicole Limtiaco, Rhomni St. John, Noah Constant, Mario Guajardo-Cespedes, Steve Yuan, Chris Tar, Yun-Hsuan Sung, Brian Strope, Ray Kurzweil

[4] Conditional Generative Adversarial Nets : Mehdi Mirza, Simon Osindero

[5] Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks : Takeru Miyato, Toshiki Kataoka, Masanori Koyama, Yuichi Yoshida

[6] LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS : Andrew Brock, Jeff Donahue, Karen Simonyan

[7] Residual Attention Network for Image Classification :Fei Wang1, Mengqing Jiang2, Chen Qian1, Shuo Yang3, Cheng Li1,Honggang Zhang4, Xiaogang Wang3, Xiaoou Tang

[8] Attention Is All You Need : Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser

[9] Convolutional Self-Attention Network : Baosong Yang, Longyue Wang, Derek F. Wong, Lidia S. Chao, Zhaopeng Tu

[10] StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks : Han Zhang, Tao Xu, Hongsheng Li, Shaoting Zhang, Xiaogang Wang, Xiaolei Huang, Dimitris Metaxas

[11] AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks : Tao Xu, Pengchuan Zhang, Qiuyuan Huang, Han Zhang, Zhe Gan, Xiaolei Huang, Xiaodong He

[12] Self-Attention Generative Adversarial Networks : Han Zhang, Ian Goodfellow, Dimitris Metaxas, Augustus Odena