[머플 서포터즈 1기] 논문 작성을 돕는 여러가지 서비스 & 머피 서비스 비교 분석

안녕하세요.

이번 시간은 머피 서비스와 타 서비스와의 차별점, 머피만의 주요 기능에 대해서 알아 보도록 하겠습니다.

주요 논문 서비스

참고) 위 서비스들은 제가 아는 수준에서 정리한 것으로 다소 오류가 있을 수 있을 수 있습니다.

논문 서비스 비교

주요 서비스 3개를 선정하여 비교해 보도록 하겠습니다.

비고에 있는 점수는 주관적인 판단으로 보시면 좋을 것 같습니다.

머피 주요 기능

1. AI를 활용한 자동 서식 적용

이 이미지는 데이터 분포와 오토인코더의 인코딩-디코딩 과정을 보여줍니다.

1. 상단 그래프:

• 히스토그램 형태로 정규 분포가 그려져 있으며, 여러 샘플 \(x_1^j, x_2^j, \ldots, x_5^j\) 가 있습니다.

• \(b_1, b_2, b_3, b_4\)는 임계값을 나타내는 것으로 보입니다.

• 샘플들은 실수의 직선 \(\mathbb{R}\) 위에 위치해 있습니다.

2. 하단 블록 다이어그램:

• 왼쪽의 입력 블록에는 입력 데이터 \(x_1, x_2, x_3, x_4, x_5\)의 값이 나열되어 있습니다.

• 입력 데이터는 인코더를 통해 잠재 공간 \(z\)로 변환됩니다.

• 잠재 공간 \(z\)는 다시 디코더를 통해 출력 "타겟" 값으로 변환됩니다.

• 오른쪽의 타겟 블록에는 입력값에 대응되는 타겟 또는 레이블 값이 나열되어 있습니다.

이러한 구조는 머신러닝에서 데이터 압축 및 특징 추출을 위한 오토인코더의 일반적인 동작 방식을 시각적으로 설명한 것입니다.

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`\include`와 `\input`은 둘 다 외부 파일을 LaTeX 문서에 포함하는 명령이지만, 다음과 같은 차이점이 있습니다.

1. `\include`

• 문서를 독립적인 단위로 나눌 때 사용됩니다.

• 새 페이지에서 시작하며, 페이지 나누기를 자동으로 삽입합니다.

• 포함되는 파일의 내용을 `\includeonly`를 사용하여 선택적으로 컴파일할 수 있습니다.

• 주로 장(chapter) 단위의 구성을 위해 사용됩니다.

2. `\input`

• 단순히 다른 파일의 내용을 그대로 삽입합니다.

• 페이지 구분을 하지 않으며, 파일 내에서 텍스트의 연속성을 유지합니다.

• 부분 컴파일을 위한 제어 기능은 없습니다.

• 보통 작은 블록 또는 섹션 단위로 파일을 분리할 때 사용됩니다.

각 명령은 문서의 구조와 필요에 따라 적합하게 선택하여 사용하면 됩니다.

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이미지와 관련된 참고 논문을 추천하겠습니다. 다음은 오토인코더와 관련된 주요 논문들입니다.

1. Hinton, G. E., and Salakhutdinov, R. R. "Reducing the dimensionality of data with neural networks." Science 313, no. 5786 (2006): 504-507.

2. Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D., and Larochelle, H. "Greedy layer-wise training of deep networks." Advances in neural information processing systems (2007).

3. Vincent, P., Larochelle, H., Bengio, Y., and Manzagol, P. A. "Extracting and composing robust features with denoising autoencoders." Proceedings of the 25th international conference on Machine learning. 2008.

4. Kingma, D. P., and Welling, M. "Auto-encoding variational Bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).

5. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., and Bengio, Y. "Generative adversarial nets." Advances in neural information processing systems (2014).

이 논문들은 오토인코더의 기본 개념, 발전 및 다양한 변형들을 다루고 있으며, 이미지와 관련된 구체적인 연구에 도움이 될 것입니다.

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2. AI에게 요청하기

이미지에는 머신러닝 연구의 실험 디자인과 관련된 개념이 포함되어 있습니다. 다음은 이미지의 주요 내용 요약입니다:

1. Algorithms & Datasets:

• 19개의 알고리즘 (예: 신경망, GBDT, 기본선)과 176개의 데이터셋(OpenML Suite, CC-18 등)이 사용되었으며, 총 50만 번의 평가가 이루어졌습니다.

2. NNs vs. GBDTs:

• 신경망(NNs)과 GBDTs 사이에는 특정한 지배적인 가족이 없으며, HPO(하이퍼파라미터 최적화)가 알고리즘 선택만큼이나 중요하다고 언급됩니다.

3. Metafeatures:

• 데이터셋의 불규칙성을 처리하는 데 GBDTs가 더 효과적이며, 신경망은 작은 데이터셋을 처리하는데 유리하다는 점이 강조됩니다.

4. TabZilla Suite:

• 36개의 가장 어려운 데이터셋으로 이루어진 TabZilla Suite에서는 어떤 데이터셋도 기본선이 이길 수 없으며, 다양한 방법들이 유리한 데이터셋이 없음을 보여줍니다. 각 데이터셋에 대해 10배 교차 검증이 이루어집니다.

이러한 구성은 다양한 실험과 평가를 통해 알고리즘의 성능을 비교하고 최적화 방법의 중요성을 강조하기 위한 연구임을 나타냅니다.

3. 실시간 공동 편집 기능

1. 편집 권한으로 공유 가능 => 공유자 리스트에 나타남

2. 보기 권한으로 공유 가능 => 공유자 리스트 보이지 않음

4. Formula Turbo를 활용한 빠른 수식 작성 지원

사용법과 아래와 같은 기능을 제공합니다.

#AI #인공지능 #이공계 #overleaf #오버리프 #endnote #엔드노트

감사합니다.^^