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이미지 또는 비디오에 대한 완전한 self-attention은 비용이 과도합니다. 이차 증가 없이 Transformer의 표현력을 유지하려면?

5월 28, 2022· 1 min read

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Axial attention은 Transformer를 고차원 데이터에 대해 다루기 쉽게 유지하는 우아한 아이디어 중 하나입니다: 한 번에 모든 픽셀이나 모든 시간-주파수 빈에 주목하는 대신, 한 번에 한 축을 따라 주목합니다.

5월 28, 2022· 1 min read

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이 논문은 제로샷 음성 클로닝을 실용적으로 만든 연구입니다: 수천 개의 노이즈가 많고 전사본이 없는 음성으로 판별적 검증 작업에서 speaker encoder를 학습한 후, 그 임베딩을 Tacotron 2로

5월 21, 2022· 1 min read

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현대 제로샷 음성 클로닝 물결을 시작한 Google 논문은 아름답게 깔끔한 아키텍처를 가지고 있습니다: verification에 학습된 speaker encoder, 텍스트와 speaker 임베딩을

5월 21, 2022· 1 min read

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대부분의 speech pretraining은 encoder 측면에 집중했습니다: wav2vec, HuBERT, WavLM, 하지만 sequence-to-sequence ASR은 pretrained decoder도 필요합니다.

5월 14, 2022· 1 min read

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wav2vec 2.0 같은 Self-supervised pretraining은 훌륭한 speech encoder를 제공했습니다, 하지만 전체 encoder-decoder ASR 시스템을 원하면, decoder는 여전히 처음부터 시작했습니다.

5월 14, 2022· 1 min read

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인간이 레이블을 지정한 단 하나의 예제 없이 작업별 NLP 모델을 학습시킬 수 있다면 어떨까요? "Towards Zero-Label Language Learning"은 이 질문을 강하게 제기합니다.

5월 7, 2022· 1 min read

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수개월을 들여 주석을 지정한 레이블된 데이터가 정말로 필요하지 않다면 어떨까요?

5월 7, 2022· 1 min read

Archive: 2022 May