Lin & Kaeli $ 800K NSF 룰렛 사이트 협력
전기 및 컴퓨터 공학 (ECE) 조교수 Xue (Shelley) 룰렛 사이트 및 공학 대학 David Kaeli 교수 David Kaeli 교수는 뉴욕시 대학교 연구원들과 협력하여 3 년 동안 효율적인 딥 러닝 시스템을 설계 할 것입니다.$ 800,000 National Science Foundation 룰렛 사이트.
성공적인 경우, "구조화 된 매트릭스를 사용하는 심층 신경망에 대한 동시 가속 및 저장 감소의 프레임 워크"를 개발하기위한 룰렛 사이트은 미래의 자율 시스템/공간에 중대한 영향을 미치는 다양한 딥 러닝 애플리케이션에 중대한 영향을 미칩니다.
전통적인 기계 학습 알고리즘의 하위 집합 인 딥 러닝 모델은 여러 수준의 추상화에서 기능을 추출 할 수 있도록 딥 신경망 또는 DNN으로 구성된 여러 계층으로 구성된 네트워크 구조를 사용합니다. 딥 러닝은 많은 데이터를 공급하여 DNN을 훈련시켜야하며,이를 통해 더 지능적이되어 새로운 데이터에 룰렛 사이트 결정을 내릴 수 있습니다.
이미지 인식 및 기사 검색을 위해 Google이 적용한 알고리즘 또는 과거 구매 기록을 기반으로 향후 소비자 구매에 룰렛 사이트 권장 사항에서 Amazon이 오늘날 사용중인 딥 러닝 시스템의 가장 친숙한 예 중 하나입니다.
딥 룰렛 사이트 애플리케이션 확장
"DNN은 복잡한 작업을 수행하기 위해 수백만 개의 매개 변수가 필요합니다." “결과적으로 컴퓨팅 플랫폼에서 많은 계산 및 매개 변수 스토리지 리소스가 필요하므로 많은 응용 프로그램에서 딥 룰렛 사이트 사용을 제한 할 수 있습니다.
룰렛 사이트은 궁극적으로 연구 프로젝트가 딥 러닝 시스템의 광범위한 응용을 촉진 할 것이라고 언급합니다. 이러한 응용 프로그램 중에는 자율 주행 차, 무인 항공기 및 웨어러블 장치가 있습니다.
National Science Foundation 룰렛 사이트 하에서, 두 명의 대학원생을 포함한 북동부 팀은 소프트웨어 개발 및 다양한 하드웨어 플랫폼에 중점을 둔 일반 프레임 워크를 개발할 것입니다. 매트릭스 이론에 대한 전문 지식을 보유한 CCNY 팀은이 접근법을 증명할 것입니다.
자율 시스템에 대한 추세가 커지면서 룰렛 사이트은“이 프로젝트는“미래의 자율 시스템과 미래의 '스마트 공간'을 스마트 홈 및 건물과 같은 미래의 '스마트 공간'의 개발에서 중요한 첫 단계라고 말합니다.
초록 출처 :룰렛 사이트
DNN (Deep Neural Networks)은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 생물 정보학을 포함한 여러 가지 어려운 문제 영역에서 솔루션을 학습하기위한 강력한 기술로 등장했습니다. 이러한 솔루션은 주로 신경망을 훈련시키는 데 필요한 수많은 데이터를 통해 계산 가속기를 체계 할 수 있기 때문에 주로 활성화되었습니다.
구조화 된 행렬 이론을 활용 하여이 프로젝트는 효율적인 DNN 훈련 및 추론을위한 일반적인 프레임 워크를 개발하여 계산 및 저장 측면에서 알고리즘 복잡성 측정을 크게 감소시킬 것입니다.
프로젝트는 성공적인 경우 광범위한 딥 러닝 애플리케이션에 근본적으로 영향을 미칩니다. 떠오르는 가속기 아키텍처를 대상으로하는 딥 러닝 알고리즘에 룰렛 사이트이 새로운 구조 가속화를 탐색 할 것이며, 빅 데이터 분석,인지 시스템, 무인 차량 및 공중 시스템, 착용 가능한 장치를 포함한 여러 응용 분야에서 이러한 발전의 이점을 평가할 것입니다.
프로젝트는 다음과 같습니다. (1) 처음으로 구조화 된 매트릭스 기반 DNN 모델에 룰렛 사이트 일반적인 이론적 프레임 워크를 개발하고 오류 범위, 수렴, 빠른 훈련 알고리즘 등에 룰렛 사이트 자세한 분석 및 조사를 수행합니다. (2) DNN의 완전히 연결된 층에 룰렛 사이트 저 공간 및 고속 추론 및 훈련 체계를 개발합니다.