This article explains the key points of Physical Design using Differentiable Learned Simulators. 2022-02-01 (arXiv) Allen, Kelsey R., Lopez-Guevara, Tatiana, Stachenfeld, Kimberly, Sanchez-Gonzalez, Alvaro, Battaglia, Peter, Hamrick, Jessica, Pfaff, Tobias. DeepMind, UK Paper (Reviewed version: v1 (2022-02-01)) Read this article in Korean Summary The paper addresses inverse design: choosing the...

이번 글에서는 Physical Design using Differentiable Learned Simulators 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2022년 2월 1일(Arxiv) Allen, Kelsey R., Lopez-Guevara, Tatiana, Stachenfeld, Kimberly, Sanchez-Gonzalez, Alvaro, Battaglia, Peter, Hamrick, Jessica, Pfaff, Tobias. DeepMind, UK 논문 링크 (검토 원문: v1 (2022-02-01)) 영문판 보기 요약 이 논문은 원하는 동작을 구현하도록 물체의 형태를 선택하는...

MobileNet V1 MobileNet V2 MobileNet V3 이 글에서는 Google Inc.에서 발표한 MobileNet V1 논문을 간략하게 정리한다. MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 논문 링크: MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications Github: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md 2017년 4월(Arxiv) Google Inc. Andrew G. Howard, Menglong Zhu et al. 모바일...

Read this article in Korean Trends January 2022’s theme is evaluating how training and design choices affect model behavior: all three selected papers compare systems under defined conditions to expose gains and limitations. LaMDA combines human judgments and external information retrieval for dialog; a reinforcement learning study, in which agents...

영문판 보기 이달의 트렌드 2022년 1월에는 학습과 설계 선택이 모델 행동에 미치는 영향을 평가했으며, 선정된 세 논문은 정해진 조건에서 시스템을 비교해 성능 향상과 한계를 살펴봤다. LaMDA는 대화를 위해 사람의 판단과 외부 정보 검색을 결합한다. 강화학습 연구는 에이전트가 보상에 따라 행동을 학습할 때 측정된 보상과 의도한 결과 사이에 생기는 차이를 검토한다....