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[Paper] 구체적인 티켓 검색으로 네트워크 훈련 역학을 보존하여 복권에 당첨하기
Lottery Ticket Hypothesis은 조밀하고 무작위 초기화된 신경망 내에 매우 희소하고 학습 가능한 서브네트워크('winning tickets')가 존재한다는 것을 주장한다.
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Bag of words, 우리를 불쌍히 여겨 주세요
Article URL: https://www.experimental-history.com/p/bag-of-words-have-mercy-on-us Comments URL: https://news.ycombinator.com/item?id=46185957 Points: 12 Comment...
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Temporal Graph Neural Network (TGNN) 챌린지 해결
시나리오: 당신에게 도시 도로 네트워크의 교통 혼잡 수준을 다음 …에 예측하기 위해 Temporal Graph Neural Network를 개발하는 과제가 주어졌다고 상상해 보세요.
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AI 에이전트에 대한 나의 5일간의 여정 🚀
소개 나는 구글과 Kaggle이 제공하는 5-Day AI Agents Intensive Course에 참여했습니다 https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents 현대 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해.
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기초부터 돌파까지: Kaggle Google AI Agents 인텐시브를 통한 나의 여정
AI Agents Intensive를 통한 나의 학습 여정 내가 Kaggle × Google AI Agents Intensive에 참여했을 때, 나는 agents에 대해 기본적인 이해만 가지고 있었다—그저…
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Nested Learning: 지속 학습을 위한 새로운 ML 패러다임
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
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머신러닝 어드벤트 캘린더 7일차: Decision Tree Classifier
Day 6에서는 Decision Tree Regressor가 Mean Squared Error를 최소화하여 최적의 분할을 찾는 방법을 살펴보았습니다. The Machine Learning “Advent Calendar” Day…
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Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI — 명확하게 설명
2026년 AI 이해 — 머신러닝에서 생성 모델까지 게시물 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 생성 AI — Cle...
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[Paper] Arc Gradient Descent: 수학적으로 도출된 Gradient Descent의 재구성, Phase-Aware 및 User-Controlled Step Dynamics
이 논문은 ArcGD 옵티마이저의 공식화, 구현 및 평가를 제시한다. 평가는 처음에 비볼록 벤치마크 함수에 대해 수행된다.
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Google Cloud TPU와 JAX를 활용한 프로덕션 AI 구축
!JAX 로고 https://storage.googleapis.com/gweb-developer-goog-blog-assets/images/JAX_logo.original.jpg JAX는 최첨단 ... 개발을 위한 핵심 프레임워크가 되었습니다.
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[Paper] QL-LSTM: 안정적인 장기 시퀀스 모델링을 위한 파라미터 효율적인 LSTM
LSTM 및 GRU와 같은 순환 신경망 구조는 시퀀스 모델링에서 여전히 널리 사용되지만, 두 가지 핵심 제한에 계속 직면하고 있습니다: 중복된 게이트‑spec…