배워서 남주자!

오늘은 실질적으로 일하는데 도움이 될만한, 그러면서도 기초지식을 쌓기 좋은, CNN부터 시작해서 의료인공지능이 어떤 방향으로 흘러가고 있는지 트렌드를 볼수 있는 논문들을 좀 모아보았다.(요즘 핫한 LLM쪽은 따로 정리해서 보기위해서 제외시켰다) 1. Medical Image Segmentation Review: The Success of U-Net (2022)https://arxiv.org/pdf/2211.14830 2. Transformers in medical imaging: A surveyhttps://doi.org/10.1016/j.media.2023.102802 Redirecting linkinghub.elsevier.com 3. nnU-Net Revisited: A Call for Rigoro..

블로그 안한지도 오래됬다. (뭐 애초에 돈벌라고 개설한건 아니긴해) 몇년 방치해두다가 애드센스 달아놨던게 기억이 놔서 한번 봤더니.. 어느새 100달러가 코앞이다. 거의 5년걸린거같은데? ㅋㅋㅋㅋ 잘보면 알겠지만 사실 저 금액의 대부분은 (90불정도?!) 초반 1년정도에 모았던것 같고.. 그 후로 4년정도에 10불 정도 모였을랑가..? 이제는 한달에 0.02$ 들어온다 ㅋㅋㅋㅋ 사실상 방치해두면 돈은 안들어온다고 보면된다. 계속 새글 쓰고, 글 하나를 쓰더라도 사실상 미래의 사람들이 다시금 와서 볼만한 글들? 정보글들? 그런거에서 많이 들어오는듯.. 나중에 시간나면 블로그 리셋하고 정리좀 잘해서 다시 해볼까나.. 이제 누군가 광고 한번 눌러주면.. ㄹㅇ.. 블로그로 처음 받아보는 수익 실현가능..할지도...

gpustat -i 혹은 nvidia-smi 쳤을때는 정상적으로 잡히는데 CUDA_VISIBLE_DEVICES만 하면 안되는 경우가 생겼다면 꼭 이걸 먼저 체크해보자 CUDA_VISIBLE_DEVICES 뒤의 숫자를 0 , 1 , 2 3 등등 바꿔가면서, 뒤의 숫자랑 그래픽카드 번호랑 매핑이 맞춰져있는지 먼저 확인해보자... 위의 두 사진에서 보이는 그래픽 카드 순서가 CUDA_VISIBLE_DEVICES = "???"에 나오는 ???랑 숫자 순서가 다르다는 것... CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 로 하니깐 4번째 GPU가 돌아가는 현상을 볼수 있다 ㅋㅋㅋ 엔비디아!! ㅂㄷㅂㄷ 아니면 파이토치 문제인가..?

This paper presents TS2Vec, a universal framework for learning representations of time series in an arbitrary semantic level. 이 논문은 TS2Vec이라는 임의의 의미 수준에서 시계열의 표현을 학습하기 위한 범용 프레임워크를 제시합니다. Unlike existing methods, TS2Vec performs contrastive learning in a hierarchical way over augmented context views, which enables a robust contextual representation for each timestamp. 기존 방법과 달리, TS2Vec은 증강된 컨텍스트..

5 GoogLeNet We chose GoogLeNet as our team-name in the ILSVRC14 competition. This name is an homage to Yann LeCuns pioneering LeNet 5 network [10]. 우리는 ILSVRC14 대회에서 팀 이름으로 "GoogLeNet"을 선택했습니다. 이 이름은 Yann LeCun의 선구적인 LeNet 5 네트워크에 대한 경의의 표현입니다 [10]. LeNet 5은 컨벌루션 신경망의 초기 모델 중 하나로 알려져 있으며, 딥러닝의 발전에 기여한 중요한 업적으로 평가받고 있습니다. "GoogLeNet"은 이러한 선구자적인 네트워크에 대한 경의와 구글(Google)의 참가를 결합한 이름입니다. We also use ..