deep learning

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2일 전 · ai · - · -

LSTM 이해하기 – 파트 7: 실제 데이터와 함께하는 LSTM 실전

소개 이전 기사에서 우리는 LSTM의 세 단계인 Forget Gate, Input Gate, Output Gate를 모두 완료했습니다. 이제 LSTM을 사용해 보겠습니다.

#LSTM #time series #stock prediction #deep learning #neural networks #sequence modeling
4일 전 · ai · - · -

LSTM 이해하기 – 파트 6: LSTM이 최종 출력을 생성하는 방법

이전 기사에서는 input gate를 살펴보았습니다; 이번 기사에서는 다음 구성 요소를 탐구할 것입니다. Final Stage: Updating the Short-Term Memory This fin...

#LSTM #recurrent neural networks #deep learning #output gate #tanh activation #sigmoid activation #machine learning
5일 전 · ai · - · -

10자리 덧셈을 위한 최소 트랜스포머 구축

번역할 텍스트(발췌 또는 요약)를 제공해 주시겠어요? 텍스트를 알려주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

#transformer #minimal model #addition #neural networks #deep learning #machine learning #arithmetic AI
1주 전 · ai · - · -

LSTM 이해하기 – 파트 5: 입력 게이트 설명

입력 게이트 설명 이전 기사에서 우리는 LSTM의 두 번째와 세 번째 구성 요소를 살펴보았습니다. 여기서 그 이해를 더 깊게 할 것입니다. 시작합니다.

#LSTM #input gate #tanh #neural networks #deep learning #recurrent neural network
1주 전 · ai · - · -

LSTM 이해하기 – 파트 4: LSTM이 무엇을 잊을지 결정하는 방법

이전 기사에서는 LSTM의 첫 번째 부분을 완료하고 계산 결과를 얻었습니다. 계속해 보겠습니다. Forget Gate 입력이 1일 때...

#LSTM #forget gate #recurrent neural networks #deep learning #sigmoid activation #machine learning
2주 전 · ai · - · -

VoxCPM: 컨텍스트 인식 음성 생성 및 보이스 클로닝을 위한 새로운 토크나이저‑프리 접근법

VoxCPM 탐구: 고급 Speech Synthesis 및 Voice Cloning을 위한 Tokenizer-Free 접근 방식 AI가 급속히 진화하는 분야에서, Speech technology의 돌파구...

#speech synthesis #text-to-speech #voice cloning #tokenizer-free #deep learning #neural networks #context-aware generation #VoxCPM
2주 전 · it · - · -

SpaceX 베테랑, 데이터 센터 연결을 위한 $50M 시리즈 A 투자 유치

Travis Brashears, Cameron Ramos, 그리고 Serena Grown‑Haeberli는 SpaceX에서 협업을 시작했으며, 수천 개의 Starlink을 유지하는 광통신 링크를 개발하고 있습니다.

#SpaceX #Mesh Optical Technologies #optical transceivers #data center hardware #deep learning #GPU interconnect #Series A funding #Thrive Capital
2주 전 · ai · - · -

첫 원리에서 AI 이해하기: Multi-Layer Perceptrons와 Hidden Layer 혁신

“perceptron은 많은 제한이 있다… 가장 심각한 것은 가장 단순한 비선형 함수조차 학습하지 못한다는 점이다.” – 마빈 민스키 The Problem That Stump...

#perceptron #XOR problem #neural networks #hidden layer #deep learning #machine learning fundamentals
2주 전 · ai · - · -

딥러닝에서 프루닝: 구조적 vs 비구조적

소개 딥러닝 모델은 매년 더 크고 강력해지고 있습니다. 모바일 비전 시스템부터 대형 언어 모델에 이르기까지, parameters의 수...

#model pruning #deep learning #structured pruning #unstructured pruning #model compression #edge AI #inference optimization #neural network efficiency
2주 전 · ai · - · -

비볼록 최적화를 위한 균형 잡힌 적응형 학습률

개요: 간단한 조정인 ESGD로 딥러닝 모델을 더 빠르게 학습시킵니다. 많은 네트워크가 평탄한 구간이나 안장점에 갇혀 학습이 느려지고, 그리고 p...

#adaptive learning rates #ESGD #non-convex optimization #deep learning #optimization algorithms #RMSProp #stochastic gradient descent
2주 전 · ai · - · -

Haar Cascades에서 YOLO로: 얼굴 검출 마이그레이션 가이드

여전히 프로덕션에서 실행되는 15년 된 코드 Haar Cascades는 어디에나 있다. OpenCV의 얼굴 검출기를 사용해 본 적이 있다면, 당신은 해당 방법이 발표된 기술을 사용한 것이다.

#face detection #Haar Cascades #YOLO #OpenCV #computer vision #model migration #deep learning
3주 전 · ai · - · -

모든 RecSys 문제들이 동등하게 만들어진 것은 아니다

모든 RecSys 작업이 동일하게 만들어진 것은 아니다. 업계의 아웃라이어들이 우리에게 추천 시스템에 대한 정의를 왜곡시켰다. TikTok, Spotify, 그리고 Netflix는 하이브리드…

#recommender systems #recsys #deep learning #gradient boosted trees #candidate generation #personalization #TikTok #Spotify #Netflix

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