AI Briefing#lg-ai-research
#lg-ai-research와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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LG AI Research가 기존 XAI 모델의 한계를 극복한 새로운 이미지 인식 설명 기술인 SISE를 개발했다.
ICLR 2021의 주요 트렌드인 생성 모델과 SDE 기반의 Score-based Generative Modeling을 소개한다.
LG AI연구원이 대조 학습(Contrastive Learning)을 활용해 지도학습보다 높은 정확도를 가진 비지도 이상 탐지 모델을 구현했다.
생성 모델의 핵심인 Diffusion Model의 원리와 다양한 생성 모델 간의 차이점을 분석한다.
NeurIPS 2021에서 발표된 Variational Autoencoder 기반의 Deep Clustering 기법과 주요 논문을 리뷰한다.
최적의 신경망 구조를 자동으로 탐색하는 Neural Architecture Search(NAS)의 개념과 비용 절감 기술을 리뷰한다.
언어 모델의 성능 향상을 위해 외부 지식과 검색 기술을 결합하는 다양한 연구 사례를 살펴본다.
매개 변수화된 하위 작업 그래프 추론(PSGI)을 통해 학습하지 않은 새로운 개체와 작업에 대한 AI의 일반화 성능을 높였다.
LLM이 가진 상식을 활용해 복잡한 작업을 단계별로 계획하고, 상호 정보량 기반의 랭킹과 환경 피드백을 통해 계획의 정확도를 높이는 방법론을 제시했다.
인간의 언어적 설명을 활용해 이미지 도메인이 바뀌어도 성능을 유지하는 도메인 일반화(DG) 기술을 제안했다.
데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 Long-Tail Distribution 학습의 개념과 다양한 방법론을 살펴본다.
ICML 2022에서 발표된 Self-supervised learning 관련 논문 중 ADIOS 프레임워크를 중심으로 핵심 기술을 소개한다.
ICML 2022에서 발표된 신경 조합 최적화(NCO) 연구를 통해 대규모 그래프 데이터 처리를 위한 LeNSE 방법론을 소개한다.
LG AI연구원이 화학 특허에서 정보를 추출하는 ChEMU 2022 챌린지에서 높은 성능을 기록하며 기술력을 입증했다.
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.