[Paper] Delta Sum Learning: 빠르고 전역적인 수렴을 위한 Gossip Learning 접근법
Federated Learning은 보안 및 계산상의 이점 때문에 distributed learning에 널리 사용되는 접근 방식입니다. 강력한 디바이스가 네트워크에 등장하면서...
Federated Learning은 보안 및 계산상의 이점 때문에 distributed learning에 널리 사용되는 접근 방식입니다. 강력한 디바이스가 네트워크에 등장하면서...
Covid는 온라인 교육과 학습을 받아들일 수 있게 만들었고, 학생들, 교수진, 그리고 산업 전문가 모두가 이 방식을 편안하게 여기고 있습니다. 이러한 편안함은…
우리는 LibriBrain 2025 PNPL 대회를 위해 Conformer 기반 디코더를 제시하며, 두 가지 기본적인 MEG 작업인 Speech Detection과 Phoneme Classification을 목표로 합니다....
많은 현대 소프트웨어 프로젝트는 새로운 기능과 보안 패치를 통합하기 위해 빠르게 진화합니다. 사용자가 의존성을 보다 안전한 버전으로 업데이트하는 것이 중요합니다.
Serverless Large Language Models (LLMs)은 ‘pay-as-you-go’ 가격 모델을 가능하게 함으로써 AI 서비스를 배포하기 위한 비용 효율적인 솔루션으로 부상했습니다.
이 논문은 정규화된 파스칼(이항) 계수를 기반으로 하는 유전 알고리즘(GAs)을 위한 새로운 다중 부모 재조합 연산자 군을 소개한다. Unl...
본 논문에서는 계산 노드 간의 가중치가 로컬 학습 규칙에 따라 수정되는 신경망 모델을 조사한다. w를 결정하기 위해…
Machine Consciousness Hypothesis는 의식이 substrate-free 기능적 속성으로, second‑order perception을 수행할 수 있는 computational systems의 특성이라고 주장한다.
이기종 엣지 환경에서 대규모 foundation models에 대한 inference는 근본적으로 재구성 가능한 orchestration substrate를 필요로 한다. 정적 …
ML 모델의 블랙 박스를 단계별로, 직접 Excel에서 열기 게시물: 머신러닝 및 딥러닝 “어드벤트 캘린더” 시리즈: 블루프린트 …
계산량을 크게 줄이면서 높은 민감도를 유지하는 Boruta 알고리즘의 변형. The post The Greedy Boruta Algorithm: Faster Fea...
마이크로서비스는 모듈식이며 독립적인 서비스를 생성함으로써 소프트웨어 아키텍처를 혁신했습니다. 그러나 이들은 운영 복잡성을 도입합니다 ...