댓글 11
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이지형
2021.05.20 18:53
Graph data augmentation이라는 것은 많은 관심이 가나, 방법론 자체는 너무(?) 뻔한데.. -
김가형
2021.05.20 19:00
Input 데이터의 noise를 최대한 줄이면서 Link prediction 모델을 만들기 위해 매번 update 해나가는 방식은 새로웠습니다. 분야 자체가 새로워서 다양한 시도들을 할 수 있을 것 같아서 재밌는 연구 주제인 것 같습니다. 진섭이가 말한 noise ratio를 조절을 하는 연구도 좋은 시도가 될 것 같습니다. 발표 감사합니다. -
김호승
2021.06.09 17:09
noise ratio를 조정하는 방향에 대하여서도 잘 고려해보겠습니다. 감사합니다 -
jinsuby
2021.05.20 19:02
일부 noisy edge label과 같이 real world에서 발생할 수 있는 graph data의 약점을 보완하기 위해 Edge prediction 을 한 후 node classification을 하는 방법인듯 합니다.
잘 알지 못했던 분야에 대한 재미있는 발표 감사합니다. -
김호승
2021.06.09 17:09
아직까지 이 분야에 정통하지 못해 구체적인 답변을 못드려 죄송하다고 생각합니다. 더 발전하겠습니다. -
김누리
2021.05.20 19:05
잘 알지 못하는 분야에 대한 소개로 좋았습니다. 다만 그 접근 방법이 조금 아쉽습니다. 아직은 재미있는 아이디어가 많이 있지 않을까 합니다. -
노순철
2021.05.20 20:44
Vision관련 데이터를 다루는 태스크에서는 Augmentation이 당연하게 주류로 자리잡았다고 생각합니다. 그러한 관점에서 방법자체는 단순하다고 볼 수 있지만 Graph Data에서도 Augmentation을 할 수 있도록 제안한 흥미로운 논문이라고 생각합니다. -
신재민
2021.05.21 20:49
잘 몰랐던 부분에 대하여 설명해 주셔서 고맙습니다. 업데이트 방법 같은 부분에서 다소 아쉬운 점이 있기는 하지만 개념을 이해하는 데는 많은 도움이 되었습니다. -
나철원
2021.05.23 17:12
처음 접해보는 분야라 흥미롭게 들었습니다. 추후에 더 참신한 아이디어가 나올 수 있을것 같은 분야인것 같습니다. 좋은 발표 감사합니다. -
강석규
2021.08.20 12:57
Federated 에서 Graph를 적용해보고자 하는데 있어, sampling을 역으로 진행시키는 것에 대해 생각해보았습니다. -
윤수현
2021.08.23 19:27
잘 모르는 graph 데이터를 augmentation하고 어떻게 학습하는지에 대한 설명이 잘 이루어진 것 같습니다. 좋은 발표 감사합니다.
2022
Activated Gradients for Deep Neural Networks
2022.04.25
발표자: 지혜림
발표일자: 2022-04-25
저자: Mei Liu, Liangming Chen, Xiaohao Du, Long Jin, Senior Member, IEEE, and Mingsheng Shang
학회명: TNNLS(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
UNSUPERVISED CLUSTERING USING PSEUDO-SEMISUPERVISED LEARNING
2022.04.25
발표자: 김누리
발표일자: 2022-04-25
저자: Gupta, Divam, et al.
학회명: International Conference on Learning Representations (ICML, 2020)
Boosting Contrastive Self-Supervised Learning with False Negative Cancellation
2022.04.25
발표자: 송경렬
발표일자: 2022-04-25
저자: Tri-Huynh* , Simon Kornblith, Matthew R. Walter, Michael Maire, Maryam Khademi
학회명: WACV 2022
DeFormer: Decomposing Pre-trained Transformers for Faster Question Answering
2022.04.18
발표자: 안지민
발표일자: 2022-04-18
저자: Qingqing Cao, Harsh Trivedi, Aruna Balasubramanian, Niranjan Balasubramanian
학회명: ACL 2020
EDITSUM: A Retrieve-and-Edit Framework for Source Code Summarization
2022.04.18
발표자: 최윤석
발표일자: 2022-04-18
저자: Jia Li, Yongmin Li, Ge Li, Xing Hu, Xin Xia, Zhi Jin
학회명: ASE 2021
AFGRL : Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs
2022.04.18
발표자: 김효준
발표일자: 2022-04-18
저자: Namkyeong Lee, Junseok Lee, Chanyoung Park
학회명: AAAI 2022
Self-Supervised Graph Co-Training for Session-based Recommendation
2022.04.18
발표자: 김가형
발표일자: 2022-04-18
저자: Xin Xia, Hongzhi Yin, Junliang Yu, Yingxia Shao, Lizhen Cui
학회명: CIKM 2021
General Multi-label Image Classification with Transformers
2022.04.04
발표자: 박은미
발표일자: 2022-04-04
저자: Jack Lanchantin,
학회명: cvpr 2021
Self-Supervised Learning for Generalizable Out-of-Distribution Detection
2022.04.04
발표자: 박성준
발표일자: 2022-04-04
저자: Sina Mohseni, Mandar Pitale, JBS yadawa, Zhangyang Wang
학회명: AAAI-2020
Text Smoothing : Enhance Various Data Augmentation Methods on Text Classification Tasks
2022.04.04
발표자: 김호승
발표일자: 2022-04-04
저자: Xing Wu, Chaochen Gao, Meng Lin, Liangjun Zang, Zhongyuan Wang, Songlin Hu
학회명: ACL 2020
Natural Attack for Pre-trained Models of Code
2022.03.28
발표자: 나철원
발표일자: 2022-03-28
저자: Zhou Yang, Jieke Shi, Junda He and David Lo
학회명: ICSE 2022
Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting
2022.03.28
발표자: 신재민
발표일자: 2022-03-28
저자: Giorgos Bouritsas
학회명: ICML 2020
DGCN: Diversified Recommendation with Graph Convolution Networks
2022.03.28
발표자: 양희윤
발표일자: 2022-03-28
저자: Yu Zheng, Chen Gao, Liang Chen, Depeng Jin, Yong Li
학회명: WWW ’21
Divergence-aware Federated Self-Supervised Learning
2022.03.22
발표자: 강용훈
발표일자: 2022-03-22
저자: Weiming Zhuang, Yonggang Wen, Shuai Zhang
학회명: ICLR 2022
Recurrent Auto-Encoder with Multi-Resolution Ensemble and Predictive Coding for Multivariate Time-Series Anomaly Detection(RAE-MEPC)
2022.03.22
발표자: 신효정
발표일자: 2022-03-22
저자: Heejeong Choi, Subin Kim, and Pilsung Kang
학회명: arXiv, 21 Feb 2022
WIRING UP VISION:MINIMIZING SUPERVISED SYNAPTIC UPDATES NEEDED TO PRODUCE A PRIMATE VENTRAL STREAM
2022.03.23
발표자: 안재한
발표일자: 2022-03-22
저자: Franziska Geiger ~Franziska_Geiger1 , Martin Schrimpf, Tiago Marques, James J. DiCarlo
학회명: ICLR2022
Online Knowledge Distillation for Efficient Pose Estimation
2022.03.03
발표자: 배현재
발표일자: 2022-03-04
저자: Zheng Li¹ , Jingwen Ye², Mingli Song², Ying Huang1, Zhigeng Pan1
학회명: ICCV 2021
Input Complexity and Out-of-distribution Detection with Likelihood-based Generative Models
2022.03.04
발표자: 노순철
발표일자: 2022-03-04
Channelized Axial Attention – Considering Channel Relation within Spatial Attention for Semantic Segmentation
2022.03.04
발표자: 윤수현
발표일자: 2022-03-04
저자: Ye Huang, Di Kang, Wenjing Jin, *Xiangjian He, Liu Liu
학회명: AAAI 2022