Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... 노이즈가 있는 레이블로 딥 네트워크를 학습하면 레이블 노이즈에 과적합하여 일반화 성능이 저하되고 정확도가 떨어집니다. 기존의 학습 접근법은 ...
Sparse Convolution (SpC)은 자율 주행 및 AR/VR에 널리 사용되는 3D 포인트 클라우드 네트워크에 동력을 제공합니다. SpC는 입력 사이의 매핑을 저장하는 커널 맵을 구축합니다.
Microgrids는 구매한 전력망 에너지를 감소시키고, 변동성이 큰 tariffs에 대한 노출을 제한하며, 교란 상황에서 service continuity를 보장하기 위해 배치됩니다. 이는 …
Advanced Persistent Threats (APT)는 은밀함, 지속성 및 적응력 때문에 주요 사이버 보안 과제를 제기합니다. 전통적인 머신 러닝 detecto...
Advanced Persistent Threats (APTs)는 은밀하고 장기적인 특성 때문에 사이버 보안에서 상당한 도전을 제기합니다. 현대의 감독 학습 방법은 …
Unit testing은 소프트웨어 개발에서 필수적이지만 자원이 많이 소모되는 단계로, 개별 코드 유닛이 올바르게 작동하는지를 보장합니다. 이 논문은 Agone을 소개합니다.
Building self-improving AI systems remains a fundamental challenge in the AI domain. We present NNGPT, an open-source framework that turns a large language mode...
데이터의 가용성이 증가하고 계산 지능의 발전으로 인해 데이터 기반 방법(DDMs)의 제품 개발 적용이 가속화되었습니다.
LLM 모델 크기의 급격한 증가와 장기 컨텍스트 추론에 대한 수요가 늘어나면서 메모리는 GPU 가속 서빙 시스템에서 중요한 병목 현상이 되었습니다.
고성능 GPU 커널을 개발하는 것은 AI와 과학 컴퓨팅에 매우 중요하지만, 전문가 수준의 정교한 설계에 의존하고 성능 예측이 어려워 여전히 도전적인 과제입니다.
대규모 데이터셋에 대해 자체 지도 학습(self-supervised learning, SSL)으로 사전 학습된 Foundation models는 강력한 범용 feature extractor가 되었습니다. 그러나, ...
Cognitive Buffer Hypothesis (CBH)는 큰 뇌가 변화하는 조건에서 생존을 향상시키기 위해 진화했다는 가설이다. 그러나 큰 뇌는 또한 더 높은 에너지…
