論文の概要: Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14386v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 15:11:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 17:05:24.159049
- Title: Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment
- Title（参考訳）: ディープラーニングのフロンティア - 新しいアプリケーションから実世界のデプロイまで
- Authors: Rui Xie,
- Abstract要約: 本稿では,近年のディープラーニング研究の進展を示す2つの研究論文について報告する。
最初の論文では、一般的に言語モデルで使用される変換器ネットワークを適用して、合成開口レーダ画像の品質を改善した。
本稿では,ディープラーニングレコメンデーションシステムのコスト効率と高性能実装を実現するために,ストレージ内コンピューティング設計ソリューションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3813152538225135
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning continues to re-shape numerous fields, from natural language processing and imaging to data analytics and recommendation systems. This report studies two research papers that represent recent progress on deep learning from two largely different aspects: The first paper applied the transformer networks, which are typically used in language models, to improve the quality of synthetic aperture radar image by effectively reducing the speckle noise. The second paper presents an in-storage computing design solution to enable cost-efficient and high-performance implementations of deep learning recommendation systems. In addition to summarizing each paper in terms of motivation, key ideas and techniques, and evaluation results, this report also presents thoughts and discussions about possible future research directions. By carrying out in-depth study on these two representative papers and related references, this doctoral candidate has developed better understanding on the far-reaching impact and efficient implementation of deep learning models.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、自然言語処理やイメージングからデータ分析やレコメンデーションシステムに至るまで、多くの分野を再形成し続けている。
第1報では, 言語モデルで一般的に使用されるトランスフォーマーネットワークを適用し, スペックルノイズを効果的に低減し, 合成開口レーダ画像の品質向上を図る。
本稿では,ディープラーニングレコメンデーションシステムのコスト効率と高性能実装を実現するために,ストレージ内コンピューティング設計ソリューションを提案する。
本報告では,各論文のモチベーション,キーアイデア,技術,評価結果の要約に加えて,今後の研究方向性に関する考えや議論も提示する。
これら2つの代表的な論文および関連文献について詳細な研究を行うことにより、この博士候補は、深層学習モデルの遠隔的影響と効率的な実装についてより理解を深めた。
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