[논문리뷰] On the Expressiveness of Softmax Attention: A Recurrent Neural Network Perspective이 논문은 Softmax Attention 이 선형 Attention 보다 우수한 성능을 보이는 근본적인 이유를 규명하고, Softmax Attention 의 표현력과 동작 원리를 재귀 신경망(RNN) 관점에서 분석하는 것을 목표로 합니다.#Review#Softmax Attention#Linear Attention#Recurrent Neural Networks (RNNs)#Taylor Series Expansion#Attention Mechanisms#Expressiveness#Transformer Architectures2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VisJudge-Bench: Aesthetics and Quality Assessment of Visualizations컴퓨터 비전 분야에서 CNN의 의존성을 완전히 제거 하고, 순수한 Transformer 아키텍처 만으로 이미지 분류 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 기존 CNN 기반 접근법의 한계를 극복하고 self-attention 메커니즘 이 이미지 패치 간의 관계를 효과적으로 학습할 수 있음을 증명하고자 합니다.#Review#Visualization Quality Assessment#MLLMs#Benchmark#Aesthetics#Fidelity#Expressiveness#Fine-tuning#Reinforcement Learning2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중