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Deep learning 연구는 한번 놓치면 쉽게 따라잡기가 힘듭니다. 구체적으로는, 갑자기 논문 review가 와서 revision을 해야하거나, 논문의 작업을 집중해야 할 때에는 trend를 따라가려면 노력을 해야합니다. (특히 이 인공지능 분야는 매일 수많은 논문이 나오는 만큼 follow-up은 상당한 노력을 요구합니다.)

앞으로 follow-up 할 연구로 다음을 보고자 합니다.

1) Generative adversarial networks (GAN)

2) Meta learning

3) Transformer-based model

4) Self-supervised learning

물론, 이 모든 분야를 집중해서 보는 것은 어렵겠지만 주요 논문들을 보면서 짧게 정리하는 것을 목적으로 하고자 합니다. 구체적으로, 핵심만 콕콕 정리해서 빠르게 요약하는 것을 집중하고자 합니다. (길게 정리하면 시간이 너무 많이 걸리는 면이 있어요.) 한 주에 하나~둘 정도는 리뷰해서 올릴 예정입니다만, 저의 공부에도 도움이 되는 방향쪽의 논문을 주로 읽을 듯 합니다.