[스터디 종료] 거꾸로 읽는 self-supervised-learning 파트1

• 정말 세상에 좋은 모델이 너무 많고, 유명한 논문도 너무 많습니다.
• 우리는 현시점에서 지난 2년간 정말 역사적으로 의미가 있었던 self-supervised learning 논문을 다시 봅니다.
• 해당 논문에서 제시하는 메소드의 특징 그리고 역사적으로 평가되는 이유에 대해서 즐겁게 토론하는 시간을 가집니다.
• 우리가 매주 모이는 zoom link

기간

• 2022년 4월 16일 ~ 2022년 06월 04일
• 오전 10시30분 ~ 오후 12시

발표 논문 및 순서

google sheet

Representation learning for clustering

	paper title	논문 발표	코드 분석
1주차	DEC: Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis	강재욱	강재욱
2주차	DAC: Deep Adaptive Image Clustering (논문리뷰영상), (코드리뷰영상)	김건	김세용
3주차	DeepClustering: Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features (논문리뷰영상), (코드리뷰영상)	김효실	김희은

Representation learning 코어 기술

	paper title	논문 발표	코드 분석
4주차	VQ-VAE: Neural Discrete Representation Learning (논문리뷰영상)	김기범	황중원
5주차	CPC v1: Representation Learning with Contrastive Predictive Coding (논문리뷰영상), (코드리뷰영상)	정두해	김세용

Instance-level contrastive learning

	paper title	논문 발표	코드 분석
6주차	MoCo v1: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (논문리뷰영상)	오진우
7주차	SwAV: Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments (논문리뷰영상)	박성훈

Self-supervised learning withtout negative examples

	paper title	논문 발표	코드 분석
8주차	SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations (논문리뷰영상), (코드리뷰영상)	이영수	이동형
9주차	warp-up	강재욱

관련 링크

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