[Paper] 회귀를 위한 커널 학습: 양자 어닐링 기반 스펙트럴 샘플링
양자 어닐링(QA)은 조합 최적화를 위해 개발되었지만, 실제 QA 장치는 유한 온도와 잡음 하에서 동작하며, 그들의 …
양자 어닐링(QA)은 조합 최적화를 위해 개발되었지만, 실제 QA 장치는 유한 온도와 잡음 하에서 동작하며, 그들의 …
우리는 분산 컴퓨팅 클러스터에서 matrix chain multiplications을 계산하는 문제를 연구한다. 이러한 시스템에서는 성능이 종종 straggle에 의해 제한된다.
오늘날 복잡한 산업 환경에서, 운영자들은 종종 방대한 technical manuals를 탐색하여 문제 해결 절차를 식별해야 합니다.
Neural Combinatorial Optimization (NCO)는 주로 단일 후보 솔루션에 대해 한 번에 작동하는 정책, 일반적으로 neural networks, 을 학습하는 데 초점을 맞추어 왔습니다.
전통적인 소프트웨어 보안 분석 방법은 현대 코드베이스의 규모와 복잡성을 따라잡기 어려워, 지능형 자동화가 필요합니다.
신경망 아키텍처를 진화시키는 것은 계산적으로 많은 자원을 요구하는 과정이다. 전통적인 방법은 종종 대규모 아키텍처를 광범위하게 탐색해야 한다...
자율 주행 보조 시스템(ADAS)은 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 광범위한 테스트에 의존하지만, 도로 시나리오 데이터셋에는 종종 중복된 사례가 포함되어 있습니다.
프로그래밍 분야에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 개발과 함께, 지능형 프로그래밍 코칭 시스템이 널리 주목받고 있습니다. How...
Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망(SNN)에 대한 생물학적으로 기반한 학습 규칙을 제공하지만, 정확한 스파이크 타이밍에 의존한다...
Conversational agents는 정신 치료 경로에서 지원 도구로 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 사회에 큰 영향을 미칩니다. 특히, empathy는 핵심 요소입니다.
Spike-timing-dependent plasticity (STDP)는 스파이킹 신경망 (SNN)을 위한 생물학적으로 타당한 학습 메커니즘을 제공한다; 그러나 Hebbian weight update…
탄성에 대한 고차 유한 요소 분석에서, 매트릭스-프리(matrix‑free, PA) 방법은 전통적인 Full Assembly의 메모리 병목 현상을 극복하기 위한 핵심 기술이다.