GAN과 관련 다양한 연구를 진행하는 연구그룹 맥락, 랩장 강우람입니다.
LAB CONTEXT, 맥락의 공식 깃채널로 이관하였습니다.
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
MOVE TO OFFICAL GIT OF OUR LAB
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
https://github.com/labcontext/Introduction
# koreaAI_context_LAB
한국인공지능연구소 산하 GAN과 관련된 연구를 진행하고 있는
LAB 맥락은 직장인, 대학(원)생 등 6명으로 구성되있는 연구그룹입니다.
our Laboratory whose name is "맥락" in korean and "CONTEXT" in english is under AI-LAB KOREA
and we are made up of 6 people including workers, Bachelors, masters...etc.
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각자 서로 다른 배경에서 인공지능이라는 주제를 공부하고 연구하고 실험해보고자 모였습니다.
all of us focus on researching AI even though each person have different domain of knowledge and interests.
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2018년도 4분기
in Q4 of 2018
https://www.ai-lab.kr/labs/maegrag-raebjang-ganguram
2019년도 1분기 (현재 진행중)
in Q1 of 2019 (on going)
https://www.ai-lab.kr/labs/maegrag-raebjang-ganguram-1
주 연구 주제는 text to image와 image to text의 연결과 관련된 공부와 시도를 해보고있습니다.
text to image와 image to text중에서 진행중인 이슈는 text to image 관련 이슈로
다양한 GAN을 이용한 text to image 구현 등을 시도 하고있습니다.
our main interest is "connecting Text to Image and Image to Text"
we've been focusing especially on text to image among text to image and image to text til now
including modeling text to image with various GANs.
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최근에 cross domain 관련한 GAN 논문들이 나오고 있습니다.
특히 {영상} <=> {영상}, {자연어} <=> {자연어} 식의 구조의 논문들이 나오고 있는데
그렇다면 cross modality, 서로 다른 모달리티를 갖은 두 집합에 대한 연결,
{영상 => 자연어} <=> {자연어 => 영상} 의 두 generative model 끼리의 연결은 어떻게 구현해볼수 있을까 하는 주제에 관심을 갖고 있습니다.
매우 재미있어보이는 주제 라고 생각하여 진행하고있습니다.
nowdays, lots of GAN papers about cross domain GAN are being published.
especially, {vision} <=> {vision}, {Natual Languege Processing model} <=> {NLP}, something like that.
so we have come up with an idea that is "How about cross modalities?"
,which could be kind of {vision => NLP} <=> {NLP => vision}, a pair of generative models connection.
we agree the idea would be fun.
연구그룹내 소과제로써 관련 논문, 자료 문서화 작업을 병행중에 있습니다.
as an small project in project, we are making documents about tons of papers and tons of materials at the same time.
GAN과 뉴럴네트워크 설계관련 이론, 자료 정리
Theories and materials about GANs and NN
https://docs.google.com/document/d/1oLxjRun6QSQKwzQHJbS6F9fQEfDRLTv336mNgQTaOqE/edit
자연어처리와 attention관련 자료 정리
Theories and materials about NLP and Attention
https://docs.google.com/document/d/141f839bNky8Tx5jfvu7q7IqFXdNzuszL8x15zh26De0/edit?usp=sharing
여기에 작성된, 그리고 작성될 코드들은 자료, 논문들 문서화작업간 발생한 코드와
연구진행간 발생한, 그리고 발생할 코드들에 대해 지속적으로 업로드할 예정입니다.
We will upload All the codes and materials, or papers if needed.
those things will come from our research work and documentation work