[논문리뷰] - Valganciclovir for Symptomatic Congenital Cytomegalovirus Disease - CMV 라는 바이러스 !!

Termssymptomatic congenital cytomegalovirus (CMV) disease - 시토메갈로 바이러스 (거대 세포)- 정상인에게는 별 문제가 되지 않으나 신생아에게는 심각한 영향을 줄 수 있는 바이러스  호중구감소증(neutropenia) - 본 연구에서는 안정성 지표로 사용되었습니다. 호중구감소증은 혈액 내 호중구(백혈구의 일종) 수가 정상보다 낮은 상태를 말합니다. 이 연구에서는 특히 3등급 또는 4등급의 심각한 호중구감소증에 주목했습니다. - 연구에서 경구 valganciclovir 사용 시 초기 6주간의 호중구감소증 발생률(19%)은 이전 연구에서 정맥 Ganciclovir 사용 시 보고된 발생률(63%)보다 낮았습니다.- 연구자들은 약물로 인한 호중구감소증이 주로 치료 ..

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• · 2024. 8. 20.

[논문리뷰] - TransformerFAM: Feedback attention is working memory - 어텐션! 너 조금씩 깊게 봐봐

이전 논문 : Transformer - attentioon is all you need 1. Introduction 논문이 다루는 task Input : 무한한 길이의 시퀀스 (Infinitely long sequences) Output : 입력 시퀀스에 대한 처리 결과 (Processed output of the input sequence) 해당 task에서 기존 연구 한계점 Transformer의 quadratic attention complexity로 인해 무한한 길이의 입력을 처리하는 데 한계가 있습니다. quadratic attention complexity란 어텐션 메커니즘의 계산 복잡도를 의미합니다. Transformer에서 사용되는 어텐션 메커니즘은 각 토큰이 다른 모든 토큰과의 관계를 계..

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• · 2024. 4. 24.

[논문리뷰] - 구글이 내놓은 의료 도메인 특화 LLM- Large Language Models Encode Clinical Knowledge

Large Language Models Encode Clinical Knowledge Metadata Title:: Large Language Models Encode Clinical Knowledge Authors:: Karan Singhal, Shekoofeh Azizi, Tao Tu, S. Sara Mahdavi, Jason Wei, Hyung Won Chung, Nathan Scales, Ajay Tanwani, Heather Cole-Lewis, Stephen Pfohl, Perry Payne, Martin Seneviratne, Paul Gamble, Chris Kelly, Nathaneal Scharli, Aakanksha Chowdhery, Philip Mansfield, Blaise Ag..

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• · 2023. 11. 10.

[논문리뷰] - A simple framework for contrastive learning of visual representations (SimCLR)

SimCLR v1 이미지 데이터의 정답 label이 없는 상황에서 효과적으로 visual representation을 추출하는 SimCLR이라는 이름의 unsupervised learning algorithm을 소개합니다. SimCLR은 data augmentation을 통해 얻은 postive/ negative sample들에 대해 contrastive learning을 적용시켰으며, 성능 측면에서 supervised learning으로 학습한 모델들에 준하는 모습을 보여줍니다. Contrastive Learning Framework Unsupervised Learning이란 데이터의 label 없이 네트워크 모델을 학습하는 것을 의미합니다. 이전에 Computer vision 분야에서는 이미지를 임의..

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• · 2023. 8. 5.

논문리뷰 - Denoising Diffusion Probabilistic Models - 노이즈를 사용했다 지웠다

https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf Preview 자체 Abstract data에 임의의 noise를 더해주는 과정을 Forward process라고 하며 noise를 제거하는 과정을 reverse process라고 한다. forward process (diffusion process) : data에 noise를 추가하는 과정으로, markov chain을 통해 점진적으로 noise를 더해나간다. reverse process : gaussian noise에서 시작하여 점진적으로 noise를 제거해가는 과정 현실의 복잡한 데이터셋을 확률분포 probability distribution으로 표현할 때 중요한 개념 tractability: Gaussian이나 Laplace dis..

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• · 2023. 7. 7.

StyleGAN 2019 - 고해상도 이미지를 고퀄로 생성해보자

https://arxiv.org/pdf/1912.04958.pdf 논문 본문의 링크입니다. Contribution 본 논문에서 제안된 style-based generator로 고해상도 이미지를 높은 퀄리티로 생성합니다. Disentanglement를 측정하는 지표 두가지를 제안합니다. 1024 x 1024 고해상도 사람얼굴 데이터셋 “FFHQ” 발표 Style-based generator StyleGAN 논문에서는 Discriminator나 loss에 관한 설명은 자세하게 나와있지 않고 style-based generator에 대한 설명이 대부분입니다. Style-based generator를 사용한 GAN 구조를 StyleGAN 이라고 합니다. generator를 제외한 다른 부분은 대체로 PGGAN의..

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• · 2023. 2. 17.