“Spiking Neural Network(SNN)는 뇌의 신경 활동을 모방하여 정보를 처리하는 신경망 모델로, 전통적인 인공 신경망과 달리 이진 스파이크를 통해 정보를 전달하며, 시간적 및 공간적 동적 특성을 활용합니다. 이러한 특성 덕분에 많은 연구들이 SNN이 기존의 Artificial Neural Networks(ANNs)와 비교하여 에너지 효율성, 생물학적 타당성, 그리고 특정 작업에서의 성능 향상 가능성을 보인다는 점을 언급하고 있습니다. 그러나 SNN의 훈련과 구현은 여전히 도전적인 과제로 남아 있으며, 다양한 방법론과 아키텍처가 제안되고 있습니다.”
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“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 더보기…
각 시기에 독특하게 나타난 키워드들은 다음과 같습니다. 더보기 >> IoT(Internet of Things) 환경에서 NLP(Natural Language Processing)나 LLM(Large Language Model)은 어떻게 활용될까?
Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 더보기…
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