2019학년도 여름 세미나 1주차 내용입니다.

장소 및 시간

  • 장소: 고려대학교 라이시움 321B호
  • 시간: 2019년 07월 16일 오후 4시

최우성: Deep Learning 기반 Acoustic Source Separation 기존 연구 기법 비교분석

  • Deep Learning 기반 Acoustic Source Separation 기존 기법 분류

    • Spectrogram 생성 방식에 따른 분류 Masking-based/ Mapping-based
    • 기반 신경망에 따른 분류: 2d or 3d CNN, RNN, Attention
  • Potential areas of future research

    • 간섭효과 상쇄: Attention, Phase
    • Leaky Masking

임태형 Survey on the Recent Recommender System

  • A Priori Algorithm.
  • Collaboration Filtering
  • FPGroth (frequent pattern growth)
  • Collaboration Filltering + Deep Learning Approach
  • Matrix Factorization
  • Item2Vec + CF
  • You-tube Recommendation : Deep Learning Approach
  • Wide & Deep Model
  • Factorization Machine (개인화, By You-tube)
  • Factorization Machine (개인화, 2017 re-invent By Amazon)
  • Hierarchical RNN (개인화, 2018 re-invent By Amazon )
  • 개인화 Re-Ranking. (Reinforcement Learning Re-Ranking By 알리바바)

김민석: Deep Learning 기반 Acoustic Source Separation 기초

  • 문제 정의

  • 신경망 input data format
    • Time domain signal
    • Spectrogram (Short-time Fourier Transform)
  • Supervised 기법 outline

  • Evaluation metrics: SDR, SIR, SAR

디아나: Searching Trip Route with Deep POI(point-of-interest) Semantic Model

  • Deep POI 시맨틱 모델 기반으로 여행 경로 검색 연구

  • POI 시맨틱 모델과 rout planning 관련 연구 분석(세미나에서 논문 발표)

2019.07.16.(화) 발표 할 논문은: POI Semantic Model with a Deep Convolutional Structure, Ji Zhao and all, SIGIR’18

정현도: Graph구조에서 동일한 weight가 최대한으로 연속되는 sub-sequence 찾기

  • 문제 정의
    • shortest path 알고리즘에 streaming data 대상 실시간 shortest path 찾는 query 적용가능성 연구
  • graph structure of transportation environment data
  • shortest path algorithm

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