UniCLIP은 도메인 내외의 contrastive learning을 하나의 프레임워크로 통합하여 데이터 효율성을 높인 기술이다.
LG AI연구원이 ECCV 2022에서 지속 학습 및 스케일 불변 네트워크 관련 연구 성과를 발표했다.
LG AI 연구원이 HLA와 펩타이드 간의 상호작용을 효과적으로 예측하는 새로운 Conditional Attention 메커니즘 기반 AI 모델을 개발했다.
상태 정보만 있는 전문가 시연을 활용해 오프라인 환경에서도 안정적으로 학습할 수 있는 새로운 모방학습 방법론을 제안했다.
LG AI Research가 음악의 핵심 단위인 루프(Loop)를 효과적으로 생성하는 모델 연구를 공개했다.
LG AI Research가 자가 지도 학습 기반의 기술로 기존 AI 비전 검사의 데이터 부족 및 망각 문제를 해결했다.
LG AI Research가 텍스트와 이미지를 양방향으로 이해하는 EXAONE 멀티모달 모델의 구조를 공개했다.
NeurIPS 2021에서 발표된 다양한 생성 모델 중 최근 가장 주목받는 Diffusion Model을 중심으로 핵심 연구를 리뷰한다.
Variational Autoencoder를 활용한 딥 클러스터링 기법과 VaDE 기반의 최신 연구를 살펴본다.
NeurIPS 2021에서 발표된 Neural Architecture Search(NAS)의 최신 연구 동향과 비용 절감 기술을 분석한다.
강화학습(RL)과 그래프 신경망(GNN)을 결합하여 복잡한 데이터를 처리하고 범용적인 정책을 학습하는 연구를 소개한다.
NLP의 성공을 따라 시각-언어 분야에서도 대규모 데이터와 인프라를 활용한 거대 모델 학습이 가속화되고 있다.
LG AI Research가 CVPR 2022에 참가하여 멀티모달 표현 학습과 L-Verse 연구를 선보였다.
CVPR 2022에서 발표된 Transformer 기반 및 자기지도 학습 기반의 Continual Learning 연구 트렌드를 소개한다.
자연어 감독(Natural Language Supervision)을 활용해 시각적 표현을 인간의 추론 방식과 정렬함으로써 도메인 일반화(DG) 성능을 높이는 새로운 방법론을 제안한다.
데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 롱테일 분포(LTD)의 개념과 다양한 학습 방법론을 다룬다.
LG AI Research가 ICML 2022에서 발표된 자기지도 학습(Self-supervised learning) 관련 주요 연구를 소개했다.
대규모 그래프 환경에서 조합 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 신경 조합 최적화(NCO) 연구를 소개한다.
NVIDIA GTC 2022 세션을 통해 디지털 아바타 시장의 성장세와 핵심 기술인 Omniverse ACE를 소개한다.
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