내가 읽은 논문 소개

26 May 2020

서론

이력서를 다시 쓰면서, 지금의 개인 컴퓨터나 노트북도 지원 해 주지 않는 회사에서 탈출을 준비 중이다.
그런데 뭔가 부족하다는 생각이 들어서 보니 여태 내가 공부했던 논문에 대한 요약을 소개하는 것이 늦었다는 생각이 들어
급하게 글을 마련했다. 바보 같은 나 ㅇㅅㅇ)..

읽은 논문

요약된 논문

깃헙에 올린 논문 요약본들은 대부분 이미지 링크가 깨져서, 나중에 수정해야겠다.

FPGA 관련 논문

1. AI-CP01. Deep Learning on FPGAs 요약.md
   • FPGA 관련 논문이며, Deep Learning을 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 어떻게 올릴지에 대한 논문
   • 친 환경적인 딥러닝을 어떻게 하면 좋을까..에 대한 관심이 있었는데 그 답을 FPGA에서 찾을 수 있음
2. AI-CP09. Application of FPGA to real-time ML.md
   • 이 논문 정말 어려웠음
   • 축적 컴퓨터에 대한 기본 개념이 있어야함
3. [DL] A survey of fpga-based neural network inference accelerator.md

AI Compression 관련 논문

1. Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman coding
   • Compression에 필요한 세가지 주요 아이디어를 소개
2. EIE: Efficient Inference Engine on Compressed Deep Neural Network
   • Compressed Deep Neural Network의 성능에 관련된 논문

Neural Attention 관련 논문

1. Top-down neural attention by Excitation Backprop
   • Neural Network의 Excitation을 Back Propagation을 통해 확인할 수 있음
2. Learning What and Where to draw
   • GAN 관련 논문인 것처럼 보이지만 GAN은 하나의 모델일 뿐임
   • 어떻게 효과적으로 무엇을 어디에 그려야할지 학습시키는 방법
3. Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
   • Neural Network의 Attention을 Gradient로 표현하고, 왜 그렇게 생각했는지 Word로 설명

첨언

이번 다니는 회사에서는 논문을 읽을 제대로 된 시간을 주질 않는다.
한 3-4일 정도 여유를 주었으면 충분히 논문을 요약할 시간이 되었을텐데, 매우 아쉽다.