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EnglishTensorFlowKR facebook comunity에서 모인 12명의 paper readers (PR12)가 읽어주는 deep learning papers
#374. Fourier Features Let Networks Learn High-Frequency Functions in Low Dimensional Domains
PR12 374번째 발표입니다. 오늘도 저번처럼 가면 갈수록 inductive bias를 줄여야한다고 외치고 있는 연구 방향과는 정반대로, 이론에 근간한 간단한 fix를 통해 훨씬 강력한 성능을 달성한 모델을 소개해보겠습니다. 매우 즐겁게? 읽었는데요. 다른 분들도 재미있으셨으면 좋겠습니다. (네...제가 그렇죠 뭐. 오늘도 매우 어려운 논문을 골라놓고 내일이 개강인데....난 왜 이 논문을 골라서 스스로 괴롭게 살까 계속 그 생각만 하면서 준비했습니다. 담부턴 좀 쉬운 논문 해야지 하면서 맨날 스스로도 소화하기 힘든 논문을 고르는건 과학인듯 합니다.) (꼭 고를 때 되면 쉽게 할 수 있어보이더라) (다 하보니 1시간...)
Paper: https://arxiv.org/abs/2006.10739
다른 분들의 발표도 보고 싶다면 아래 링크에서 확인하시면 되겠습니다 :)
* 현재 4기가 진행 중입니다!
다음 읽을거리
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- RNN 설명 예제와 함께 완전히 이해하기
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