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HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections
1. 시작하며 저번주에는 머리를 싹둑 잘랐습니다. 조교로 참여했던 2023 fastmri challenge가 무사히 끝났습니다. 작년엔 참가자로 참여, 올해는 조교로 대회를 운영, 관리하면서 다각도에서 대회를 즐길 수 있어 좋았습니다. 그와 별개로 기술자(교수) 추
Hungry Hungry Hippos!
1. 시작하며 워! 드디어 intern students 명단에 이름을 올렸습니다. 이 연구실에서 진행하고 있는 움직임이 정말 신선하고 마음에 들어 정착하고 싶은 마음이 굳혀졌습니다. 오늘은 연구실 세미나에서 진행했던 hungry hungry hippos에 관련된 논문
Forecast time series data!
1. Time series components Time series 데이터에서 가장 중요한 것은 white noise를 찾아내는 것입니다. White noise는 시간에 따라 예측할 수 없는 무작위한 잡음을 나타내는 특별한 유형의 시계열 데이터입니다. 𝑋(t)가
Major concepts of financial time-series data
Heteroscedasticity와 Homoscedasticity 잔차의 분산 또는 퍼짐에 대한 특성을 설명합니다. 특히 잔차의 Homoscedasticity는 회귀 분석의 중요한 가정 중 하나입니다.예측 변수의 값이 변함에 따라 잔차의 분포가 변하게 됩니다. Hete
Some reviews of statistics
0. 시작하며 1. Bayesian vs Frequentist Bayesian와 Frequentist는 두 가지 다른 통계적 접근법을 나타내는 용어입니다. 이들은 아래의 두 관점에서 차이점이 있습니다. > a. 통계 추론에 접근하는 방식 b. 불확실성을 다루는 방
Boost your Knowledge: Adaptive Boost
그동안 수강과목의 과제와 중간고사를 준비하고 치루느라고 정신이 없었네요. 사실은 좀 더 시간관리를 잘 했더라면 블로그에 글도 남길 수 있었을 것 같은데 말이죠. 앞으로 커피를 있는대로 때려부워 waking hours에 hype 상태를 유지 해야겠어요. 아무튼, 오늘은
FFT got me CRAZY!
시작하며, 틈틈이 SCPC(삼성전자 대학생 프로그래밍 경진대회)를 준비하고 있는데요. 개강하기도 했고 졸업 연구도 병행하고 있어서 방학 때 만큼의 시간 투자가 어렵다는 게 근래 가장 큰 근심입니다. 이번 포스팅에선 2022년도 SCPC 2차 예선에 출제되었던 5번 문제 "황금 카드"에 필요한 fft에 대해 다뤄보려고 합니다. 개인적으로 난이도 극악이었지만 ...
Coherent Point Drift for rigid body
시작하며, 일단 졸업 연구는 꾸준히 진행하고 있습니다! SDFGCN의 front-end인 object matching 부분을 3개로 바꿔서 위와 같이 wandb로 plotting 하고 있습니다. 그 뒤엔 완전히 새로운 architecture인 coherent point drift로 rigid body의 transformation을 찾아 pick-and-p...
closed-form solution of the rotation matrix
시작하며, 저번 글에서는 Coherent Point Drift의 사전지식인 EM을 살펴보았습니다. 한편, CPD의 E step, M step을 유도하는 과정에서 특수한 optimal problem이 등장하는데요. 이번엔 그것!에 대해서 다뤄보려고 합니다. 이름하여~! closed-form solution to the maximization of tr(ATR...
Expectation Maximization!
시작하며, 여전히, keypoint 기반으로 object matching을 하는 연구를 진행하고 있습니다. 이번에는 방향성을 살짝 바꿔서 keypoint의 정보와 coherent point drift의 개념을 활용해보기로 했습니다. 하지만, coherent point drift가 EM 기반의 알고리즘이어서 EM을 복습해봐야겠다는 생각이 먼저 들더군요! 그...
SGM(Seeded Graph Maching) Network를 알아보자!
시작하며, 직전에 소개한 superglue에서 조금 더 진화한 network인 Seeded Graph Matching network에 대한 글을 써보려고 합니다. superglue는 query, key, value를 활용해 self-, cross- attention을
SuperGlue 톺아보기
시작하며, 최근에 저는 강화학습 기반 물체 재배열 알고리즘 개발을 졸업 프로젝트로 진행하고 있습니다. 기존에 진행했던 연구의 한계를 찾아 개선하는 방향으로 전개했습니다. 구체적으로, object matching module이 naive하게 구현되어 있어서 이 module의 accuracy를 높이는 쪽으로 연구하고 있습니다. 그러던 중, 조교님의 추천으로 ...