| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Residual Connection
- attention
- math
- Pre-training
- Knowledge Tracing
- 표현론
- ICML
- Homomorphic Encryption
- Transformer
- 자연어처리
- Private ML
- AI
- Deep learning
- matrix multiplication
- Data Augmentation
- GPT
- Machine Learning
- 딥러닝
- bert
- Model Compression
- 동형암호
- Language Modeling
- Copilot
- 머신러닝
- NLP
- Github Copilot
- KT
- Knowledge Distillation
- Natural Language Processing
- Computer Vision
- Today
- Total
목록딥러닝 (2)
Anti Math Math Club
Privacy Preserving Machine Learning (3) - Homomorphic Encryption
이전 포스트에서 Privacy를 보존하며 머신러닝을 할 수 있는 기법의 예시로 Federated Learning과 Differential Privacy에 대해서 알아보았습니다(혹시 이전 글을 읽어보시지 않았다면 한번쯤 읽어보는것을 추천드립니다). 시리즈의 마지막이 될 이번 글에서는 Homomorphic Encryption(동형암호)에 대해서 소개하도록 하겠습니다. 암호에 대해서는 많이들 들어보셨을거라고 생각합니다. 보안이라는 개념에 대해서 가장 많이들 떠올리는 예시가 바로 암호이며, 암호는 우리가 공개하고 싶지 않은 정보를 숨길 수 있도록 도와줍니다. 암호는 크게 대칭키 암호와 공개키 암호로 나눌 수 있는데, 예시를 들어 설명하자면 다음과 같습니다. 살다보니 갑자기 하늘에서 다이아 여러개가 떨어져서(?)..
F^2-Softmax: Diversifying Neural Text Generation via Frequency Factorized Softmax
이번 포스팅에서는 올해 EMNLP에 나온 F^2-Softmax: Diversifying Neural Text Generation via Frequency Factorized Softmax에 대해서 리뷰하겠습니다. Introduction Text generation이란 말 그대로 문장을 생성하는 task를 말합니다. 대화 시스템, 기계번역, 요약 등 여러가지에 사용되는 NLP의 기본적인 task중 하나라고 생각할 수 있습니다. 기존의 text generation의 대부분은 language modeling, 즉 문장의 분포를 autoregressive하게 모델링하는 방법으로 모델을 훈련시키고, 이때 loss는 negative log likelihood를 사용합니다. 즉, likelihood를 최대화하는 방향..