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컴퓨터 비전, 음성인식 모델에서 좋은 성능을 보이고 있는 Noisy Student Training 에 대해 알아본다 NST 기법이 처음 제시된 논문
Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification을 리뷰해 볼 것이다. https://hoya012.github.io/blog/Self-training-with-Noisy-Student-improves-ImageNet-classification-Review/ 참고
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현재 시점(2021.08) Librispeech 벤치마크에서 3번째와 7번째를 차지하고 있는 ContextNet 모델에 대해 알아본다. 다음 논문에서 ContextNet이 처음 제시되었다. https://arxiv.org/abs/2005.03191
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2개 이상의 log 파일을 하나의 턴세보드로 출력하는 코드이다
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우리가 일상생활에서 자주 접하는 음성인식이 어떤 원리로 작동하는지 알아본다
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통신, 신호처리, IOT, 정보보안, 머신러닝 등 다양한 분야와 밀접하게 관련 있는
정보이론을 알아본다 머신러닝에서 주요하게 사용되는 Cross-Entropy 또한 정보이론에 바탕을 두고 있다
결합 특성 함수 (Joint Characteristic Function)
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그래프 문제를 트리 문제로 모델링하는 알고리즘 Heavy-Light Decomposition을 소개한다.
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espnet에서 conformer가 어떻게 implement 되어 있는지 알아본다
https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/asr/encoder/conformer_encoder.py
https://github.com/espnet/espnet/blob/master/egs2/ksponspeech/asr1/conf/tuning/train_asr_conformer8_n_fft512_hop_length256.yaml
https://www.youtube.com/watch?v=DwaBQbqh5aE
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Librispeech 데이터셋에서 8위에 위치한 conformer에 대해 알아본다 https://paperswithcode.com/paper/conformer-convolution-augmented-transformer https://github.com/espnet/espnet/blob/master/espnet2/asr/encoder/conformer_encoder.py
A beginner in data science. Learn With Me ^^