[Paper] Morphling: 대규모에서 빠르고, 결합된, 유연한 GNN 훈련
Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.
Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.
Digital Twins (DTs)는 복잡한 사회기술 시스템에서 자율적인 의사결정자로 점점 더 많이 활용되고 있다. 이들의 수학적으로 최적의 결정은 종종 차이를 보인다.
고급 deep learning 아키텍처, 특히 recurrent neural networks (RNNs)는 audio, bioacoustic 및 biomedical signal 분석에 널리 적용되어 왔습니다.
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 …