Introduction 딥러닝은 과거 ML과 인공지능 분야에서 해결하지 못했던 문제들을 풀 수 있는 가능성을 가졌다. 풀리지 않는 과학 난제들을 해결하기 위해 사용되고, 최근 speech recognition과 language understanding 문제에서도 많이 쓰이고 있다. (ex. brain circuit, DNA 등) 특히 2012년도에 Convolution Neural Network가 등장하여, Computer vision 분야에서 엄청난 성능을 보였다. 이 이후로 컴퓨터 비전분야에서는 medical science부터 mobile applications까지, 다양한 어려운 문제들을 딥러닝 연구를 통해 풀어내면서 수많은 contributions을 내었다. 딥러닝의 발전과 함께, 점차 안전과 보..

최근 Adversarial attack에 대한 논문을 읽고 정리하는 중이다. 이전에 접해본 적이 없는 분야이기 때문에 헷갈리는 부분도 많고, 잘못 이해한 부분이 있을 수 있으니 댓글로 알려주길 바란다. 첫번째로, Adversarial attack의 basic한 논문인 "Explaining and harnessing adversarial examples"를 살펴보려고 한다. 이 논문은 adversarial attack에 대한 취약성을 non-linearity가 아닌 linearity로써 최초로 설명하였고, 비효율적으로 만들어지던 adversarial examples를 빠르고 쉽게 만드는 Fast Gradient Sign Method를 제안하는 등의 기여를 하였다. 이제 본 논문을 천천히 읽어보도록 하자! ..

오늘은 Image Super Resolution 논문을 하나 공부해보려고 한다. 이전에 접해본 적이 없는 분야라서 틀린 부분이 있거나 추가로 넣어야 하는 정보가 있다면 댓글로 써주길 바란다. 논문의 이름은 Image Super Resolution Using Deep Convolutional Networks이다. 링크: https://arxiv.org/abs/1501.00092 처음으로 딥러닝을 Super Resolution Task에 적용한 논문이고, CNN + SR의 입문서 같은 느낌이라 리뷰하게 되었다.논문을 순서대로 살펴볼 것이고, 세세하게 보려고한다. 1. Introduction 출처: commons.wikimedia.org/wiki/File:Phobos_in_super-resolution_%E2..