AI/Paper review

https://arxiv.org/abs/2302.11382 A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT Prompt engineering is an increasingly important skill set needed to converse effectively with large language models (LLMs), such as ChatGPT. Prompts are instructions given to an LLM to enforce rules, automate processes, and ensure specific qualities (and q arxiv.org 2023년 2월에 발표된 논문으로, 요즘 어디서든 빠지..

Introduction GSNet 모델은 6DoF pose estimation task에 대한 모델이다. 6DoF pose estimation task은 3개의 점 좌표와 3개의 회전값의 6D에서 물체의 위치와 방향 등의 추정하는 task이다. 해당 task에 대해서는 아래 링크 글의 본문에서 좀 더 쉽게 확인할 수 있다. 쉽게 말해, 어떤 물체가 어디에 있는지에 대한 3D 좌표 (x,y,z )와 어떤 방향으로 회전시켰는지에 대한 정보를 가지고 물체를 예측하는 것이다. https://www.materic.or.kr/community/rising_mterview/content.asp?f_id=77 기계·로봇 연구정보센터 1. 본인의 연구에 대해서 자세한 소개를 부탁 드립니다. 최근에 코로나바이러스로 인해 ..

https://github.com/chao1224/GraphMVP GitHub - chao1224/GraphMVP Contribute to chao1224/GraphMVP development by creating an account on GitHub. github.com https://openreview.net/pdf?id=xQUe1pOKPam Github이 비어 있어 하고 있는 연구로의 적용은 어려울 것 같다는 생각이 들지만, 3D 구조 적용의 중요성에 대하여 재고해볼 수 있었다. 이 논문을 맨 처음 읽었을 때는 코드가 공개되어 있지 않았는데 최근 업데이트가 된 것 같다. (V. 220415) regression 과 classification task 모두 적용 가능하다. Prior knowledge..

MGSSL(Motif - based Graph Self-Supervised Learning for Molecular Property prediction) 그래프 학습에서 Motif의 개념이 꽤 중요하게 다루어지고 있는데 단순히 node와 edge level에서 그래프를 바라보는 것보다 topology property를 잘 catch했다는 점에서 의미가 있다. 분자 특성 예측 시 해당 연구의 접근 방식을 도입해볼 수 있을 것 같다. 📚 제안 배경 1) labeling data 부족 화학 분야의 특성상 labeling에 소요되는 비용 및 시간 높음 ⇒ over-fitting과 일반성 위해 self-supervised 방식 도입함. 최근 많은 연구에서 활용되고 있으며 앞서 리뷰했던 Grover 논문도 SSL ..

화학물질 독성 및 질환 발생 예측 연구를 위해 분자 데이터를 다룬 다양한 연구 사례 중 GROVER 논문을 읽어보았다. 해당 논문은 일반적으로 SMILES 방식으로 분자 데이터를 나타내던 기존 방식에서 벗어나 graph 형식으로 데이터를 표현하여 모델을 pre-train 시킨다. 이를 위해 transformer의 인코더 부분을 사용하였으며, self-supervised 방식으로 학습하였다. 인접 행렬로 된 graph data를 GROVER 모델을 통해 node embed, edge embed로 출력한다. https://drug.ai.tencent.com/publications/GROVER.pdf https://github.com/tencent-ailab/grover 코드는 공부 중이다! ✏️ 제안 배경 ..