하드웨어 가속기 디자인에 관련된 논문을 설명하고자 합니다. 목차 Abstract why 디자이너들은 수동적인 노력과 많은 시뮬레이션을 해야 한다. 시뮬레이션 기반의 방식들은 디자인 제한 조건 변화나 target application에 따라서 매번 다르게 다시 해야 한다. 대안적인 방식으로는 data-driven 방식이 있고, 적재된 데이터를 활용하는 방식으로 어떠한 시뮬레이션 형태 없이 아키텍처 할 수 있다. 시뮬레이션 시간을 줄여줄 뿐만 아니라, target application 변화할 때도 재사용할 수 있다. goal 우리의 접근 방식은 원하는 비용 함수의 보수적이고 강력한 추정치를 학습하고 실행 불가능한 점을 활용하며 최적화 중에 추가 시뮬레이터 없이 이 추정치에 대해 설계를 최적화한다. 단일 및 ..

정리하자면, 딥마인드에서 새로운 논문을 냈고, 내용은 하나의 데이터 타입이 아닌 어떤 데이터셋이 와도 처리할 수 있는 아키텍처를 제안했다. 보통 모델이 한번 잘 적합하게 되면 다른 작업에서는 바꿔서 사용할 수 없는 어려움이 있다. 이 제약은 많은 작업이 시각 및 오디오와 같은 다양한 입력을 필요로 하는 인간 인지와 매우 대조된다고 하며, 최근 DeepMind는 다양한 유형의 입력 데이터 세트를 처리할 수 있는 범용 아키텍처를 공개하는 두 개의 논문을 발표했다. “Perceiver: General Perception with Iterative Attention” “Perceiver IO: A General Architecture for Structured Inputs & Outputs” 첫번째 논문에서는 ..

Neural Network Ensemble 정리 자료 by 이성령 on Scribd