[논문리뷰] Who invented deep residual learning?이 논문은 깊은 잔여 학습(deep residual learning) 의 발명 및 진화에 대한 명확한 연대기를 확립하고, 그 핵심 원리와 주요 개발을 주로 Schmidhuber 연구실의 연구, 특히 Sepp Hochreiter의 1991년 학위 논문 과 이후의 LSTM 및 Highway Network 작업을 통해 이루어졌다고 주장하는 것을 목표로 합니다.#Review#Deep Learning History#Residual Connections#Recurrent Neural Networks (RNN)#Long Short-Term Memory (LSTM)#Feedforward Neural Networks (FNN)#Highway Networks#ResNet#Vanishing Gradient2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TTT3R: 3D Reconstruction as Test-Time Training본 논문은 최신 RNN 기반 3D 재구성 모델 이 긴 시퀀스에 적용될 때 발생하는 길이 일반화(length generalization) 부족 과 재앙적 망각(catastrophic forgetting) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Reconstruction#Test-Time Training (TTT)#Recurrent Neural Networks (RNN)#Online Learning#Length Generalization#Associative Memory#State Update Rule2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중