3주 전 · ai

예약 불참 예측 및 의료 접근성 향상: 머신러닝 프레임워크

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3주 전 · ai

[Paper] Transformers Scaling Law에서 학습 역학과 일반화 통합

스케일링 법칙은 Large Language Model (LLM) 개발의 핵심 원칙으로, 계산 자원이 증가함에 따라 모델 성능이 향상될 것을 예측합니다. Ye...

3주 전 · ai

[Paper] 학습된 동역학 모델에서 선형 보존을 강제하기 위한 Frobenius-Optimal 투영

우리는 데이터 기반 선형 동적 모델에서 선형 보존 법칙을 복원하는 문제를 고려한다. 학습된 연산자 widehat{A}와 풀랭크 제약이 주어졌을 때...

3주 전 · ai

[Paper] 데이터 선택을 통한 Adversarial Training 스케일링

Projected Gradient Descent (PGD)는 강력하고 널리 사용되는 1차 적대적 공격이지만, 모든 훈련 샘플을 사용해야 하므로 계산 비용이 비효율적으로 증가합니다.

3주 전 · ai

[Paper] Prefill vs. Decode 병목 현상: SRAM-주파수 트레이드오프와 메모리 대역폭 한계

에너지 소비는 대규모 언어 모델(Large Language Models) 배포의 비용과 환경 영향을 결정합니다. 이 논문은 온칩 SRAM 크기와 연산…에 미치는 영향을 조사합니다.

3주 전 · ai

[Paper] StreamAvatar: 실시간 인터랙티브 인간 아바타를 위한 Streaming Diffusion Models

실시간 스트리밍 인터랙티브 아바타는 디지털 휴먼 연구에서 중요한 동시에 도전적인 목표를 나타냅니다. 비록 diffusion 기반 인간 아바타 생성은 …

3주 전 · software

Tranalyzer2를 사용한 PCAP에서 플로우 수준 네트워크 특징 추출

왜 Flow‑Level Feature Extraction이 중요한가? Flow‑level representation은 현대 네트워크 트래픽 분석에서 기본적인 추상화이다. 대신에 ...에 대해 작동하는 대신.

3주 전 · ai

[Paper] 왜 부드러운 안정성 가정이 ReLU 학습에 실패하는가

현대 학습 시스템의 Stability analyses는 종종 ReLU-type nonlinearities에 의해 위배되는 smoothness assumptions 하에서 도출됩니다. 이 메모에서, w...

3주 전 · ai

[Paper] 인 실리코에서 인 비트로로: 히트 생성용 분자 생성 모델 평가

Hit identification은 약물 발견 파이프라인에서 중요한 동시에 자원 집약적인 단계이며, 전통적으로 대규모 화합물 라이브러리의 high‑throughput screening에 의존합니다.

3주 전 · ai

[Paper] LibContinual: 현실적인 지속 학습을 위한 포괄적인 라이브러리

지속적 학습(Continual Learning, CL)에서 근본적인 도전 과제는 새로운 작업에 적응하면서 이전 작업에 대한 성능이 저하되는 재앙적 망각(catastrophic forgetting)이다. 하지만 …

3주 전 · ai

Federated Machine Learning과 데이터 프라이버시의 미래

오늘날 머신러닝 시스템은 데이터에 의해 구동되며, 대부분의 전통적인 모델은 훈련이 이루어지는 대형 서버에 데이터를 중앙집중화하는 방식에 의존합니다. 이러한 접근…

3주 전 · ai

[Paper] 가변 윈도우 크기 공간 스무딩을 기반으로 한 희소 배열을 이용한 방향 탐지

본 연구에서는 가변 윈도우 크기(VWS) 공간 스무딩 프레임워크를 도입하여 희소 환경에서 코어레이 기반 도착 방향(DOA) 추정을 향상시킵니다.