구글에서 일반화되는 에이전트라는 주제로 낸 논문이다. 저자들은 일반화된 이러한 방식을 쓰면, 새롭게 들어온다기보다는 out of distribution에 있는 부분에 대해서도 잘할 것이라고 한다. 즉 완전히 새로운 것보다는 기존에 하던 것 중에서 조금 범위가 넘어가는 것에 대해서 잘할 수 있다고 하는 것 같다. 개인적으로 궁금했던 부분은 인풋과 아웃풋 그리고 손실 함수의 구성 방식이라서 이 부분을 주로 간단하게 보기로 했다. 인풋 기본적으로 인풋 같은 경우 continuous 한 것들을 discrete하게 만들거나 VIT 같은 방식을 도입해서 패치하는 식을 이용했다고 한다. 아직 그래프까지는 커버하는 아키텍처는 아닌 것 같다. continuous 1024개의 uniform unit (여기서는 값 자체보다..

이전에 1편은 여기에 있습니다! https://data-newbie.tistory.com/103?category=686943 Data Synthesis based on Generative Adversarial Networks [2018] 논문 리뷰 - 1 이 논문을 보는 이유 저번에 리뷰를 했던 https://data-newbie.tistory.com/98?category=686943 GAN 논문에서 해당 논문이 Table 데이터에 CNN 적용했다는 글을 보고 읽기 시작했다. 일반적으로 Table 같은 정형. data-newbie.tistory.com 저번 시간을 아주 간단하게 요약하면 다음과 같습니다. tabular data에 CNN을 적용할 수 있는 구조로 형태를 바꿉니다. Generator , Di..