Large Neural
큰 신경

Large Neural(큰 신경)란 무엇입니까?

Large Neural 큰 신경 - One reason may be that a living neural network has many intrinsic properties, such as random network connectivity, high network sparsity, and large neural and synaptic variability. ^[1]
한 가지 이유는 살아있는 신경망이 무작위 네트워크 연결, 높은 네트워크 희소성, 큰 신경 및 시냅스 가변성과 같은 많은 고유한 속성을 가지고 있기 때문일 수 있습니다. ^[1]

Increasingly Large Neural

The development of important applications of increasingly large neural networks (NNs) is spurring research that aims to increase the power efficiency of the arithmetic circuits that perform the huge amount of computation in NNs. ^[1] Optical neural networks have proven to be promising in terms of computational speed and power efficiency, allowing for the increasingly large neural networks that are being created today. ^[2] , confocal and light sheet) techniques have enabled the imaging of increasingly large neural systems with high contrast. ^[3]
점점 더 커지는 신경망(NN)의 중요한 응용 프로그램의 개발은 신경망에서 엄청난 양의 계산을 수행하는 산술 회로의 전력 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 연구에 박차를 가하고 있습니다. ^[1] 광학 신경망은 오늘날 생성되고 있는 점점 더 큰 신경망을 가능하게 하는 계산 속도와 전력 효율성 면에서 유망한 것으로 입증되었습니다. ^[2] , 공초점 및 라이트 시트) 기술은 고대비로 점점 더 큰 신경 시스템의 이미징을 가능하게 했습니다. ^[3]

Fit Large Neural

It also ensures chip array interconnection to fit large neural networks. ^[1] Therefore, it is difficult to fit large neural networks on FPGA. ^[2]
또한 대형 신경망에 맞는 칩 어레이 상호 연결을 보장합니다. ^[1] 따라서 FPGA에 대규모 신경망을 맞추는 것은 어렵습니다. ^[2]

Adopt Large Neural

However, existing methods adopt large neural networks, which are hard to be deployed in resource-limited devices due to the unacceptable memory and runtime overhead. ^[1] However, methods like Faster RCNN and SSD that adopt large neural networks as the base models. ^[2]
그러나 기존 방법은 수용할 수 없는 메모리와 런타임 오버헤드로 인해 리소스가 제한된 장치에 배포하기 어려운 대규모 신경망을 채택합니다. ^[1] 그러나 기본 모델로 대규모 신경망을 채택하는 Faster RCNN 및 SSD와 같은 방법. ^[2]

large neural network 대규모 신경망

It also ensures chip array interconnection to fit large neural networks. ^[1] This paper illustrates how to tackle the two main issues of training of large neural networks: memory limitations and impracticably large training times. ^[2] We reduce the time needed for optimising the execution of large neural networks on an ARM Cortex-A73 system from hours to just seconds. ^[3] Large neural network models present a hefty communication challenge to distributed Stochastic Gradient Descent (SGD), with a per-iteration communication complexity of $\mathcal{O}(n)$ per worker for a model of n parameters. ^[4] Pruning large neural networks while maintaining their performance is often desirable because space and time complexity are reduced. ^[5] Learned embeddings from a large neural network, trained on the functional connectivity features, were fed to one hidden layer Autoencoder for reproduction of the embeddings using the same connectivity features. ^[6] However, serverless functions have constrained resources in CPU and memory, making them inefficient or infeasible to serve large neural networks-which have become increasingly popular. ^[7] CNN consists of very large neural networks and is capable to process an enormous amount of unstructured data. ^[8] Bimanual coordination is an important part of everyday life and recruits a large neural network, including the cerebellum. ^[9] With a low computational cost, but keeping biophysical interpretation of the parameters, it has been extensively used for simulations of large neural networks. ^[10] However, such improvements are usually obtained through the use of very large neural networks. ^[11] Especially, BBPoly can analyze really large neural networks like SkipNet or ResNet that contain up to one million neurons in less than around 1 hour per input image, while DeepPoly needs to spend even 40 hours to analyze one image. ^[12] This DNN accelerator implements weight pruning, non-linear quantization, and Huffman encoding to store all weights on RRAM, enabling single-chip processing for large neural network models without external memory. ^[13] But, this approach is challenging for an ultra-low-power device since it demands a large neural network to learn all the possible features. ^[14] Through extensive systematic experiments, we show how these traditional approaches fail to explain why large neural networks generalize well in practice. ^[15] Here we present Policy Gradient Assisted MAP-Elites (PGA-MAP-Elites), a novel algorithm that enables MAP-Elites to efficiently evolve large neural network controllers by introducing a gradient-based variation operator inspired by Deep Reinforcement Learning. ^[16] The training of large neural networks working with image data, as is the case for pixel-wise semantic segmentation of images, usually requires large amounts of precisely annotated training data. ^[17] Large neural networks are impractical to deploy on mobile devices due to their heavy computational cost and slow inference. ^[18] However, existing methods adopt large neural networks, which are hard to be deployed in resource-limited devices due to the unacceptable memory and runtime overhead. ^[19] The development of important applications of increasingly large neural networks (NNs) is spurring research that aims to increase the power efficiency of the arithmetic circuits that perform the huge amount of computation in NNs. ^[20] We use MultiAdapt to prune large neural networks VGG-16 and ResNet. ^[21] Large neural networks have aroused impressive progress in various real world applications. ^[22] It contains seven different streaming-capable CNN (plus two conversion) functions for creating large neural networks with deep pipelines. ^[23] With a low computational cost but keeping biophysical interpretation of the parameters, it has been extensively used for simulations of large neural networks. ^[24] Such an estimation can be time-consuming and computationally intensive, especially when analyzing large neural networks. ^[25] In this paper, we propose an approach for the efficient execution of already deeply compressed, large neural networks (NNs) on tiny IoT devices. ^[26] Lately, with the growth of large neural network architectures and medical imaging datasets, deep learning has been providing diagnostic support systems in detecting and locating pneumothorax with high accuracy. ^[27] The problem is how to quickly compress a pretrained large neural network into optimal smaller networks given target contexts, e. ^[28] Therefore, large neural networks are usually trained on a mixture of devices, including multiple CPUs and GPUs, of which the computational speed and efficiency are drastically affected by how these models are partitioned and placed on the devices. ^[29] Over the last few years, data-driven modeling has become popular in many fields as large, often extensively labeled datasets are now available and training of large neural networks has become possible on graphics processing units (GPUs) that speed up the learning process tremendously. ^[30] We consider large neural networks in cognitive neuropsychology whose synaptic connectivity matrices are randomly chosen from correlated Gaussian random matrices. ^[31] The neuron model regulated by DNAzymes is simple to construct and possesses strong scalability, having great potential for use in the construction of large neural networks. ^[32] In particular, we explore the recently-released Intel Optane PMem technology and the Intel HE-Transformer nGraph to run large neural networks such as MobileNetV2 (in its largest variant) and ResNet-50 for the first time in the literature. ^[33] We evaluate MLTP by training a variety of small and large neural networks on three benchmark datasets, i. ^[34] The superior density of passive analog-grade memristive crossbar circuits enables storing large neural network models directly on specialized neuromorphic chips to avoid costly off-chip communication. ^[35] The simplicity of the energy‐dependent model presented here makes it computationally efficient and, thus, suitable for studying the dynamics of large neural networks. ^[36] Another issue of training of large neural networks requires huge amount of parameters and training them costs computational resources. ^[37] In contrast, the digital core is preferable for large neural networks and critical applications that require high performance. ^[38] Knowledge distillation has been used successfully to compress a large neural network (teacher) into a smaller neural network (student) by transferring the knowledge of the teacher network with its original training dataset. ^[39] Recent works in deep learning have shown that large neural networks can dramatically improve performance, followed by is the growth of computational requirements for hardware. ^[40] Our GPU-powered simulator acts as a benchmark to evaluate the strengths and limitations of modern GPUs, as well as to explore their scaling properties when simulating large neural networks. ^[41] Large neural networks such as those used for image segmentation may require dozens of design choices to fully specify a computational module, and multiple modules may be combined to form a final network architecture. ^[42] The feasibility of a large neural network model can be evaluated by its suitability to sophisticated medical devices. ^[43] Therefore, it is difficult to fit large neural networks on FPGA. ^[44] The 3D NAND nvCIM is promising to be an energy-efficient (TOPS/W~40) edge computing solution for large neural networks (>100Mb weight). ^[45] Embedded devices in edge computing scenario typically cannot handle large neural networks. ^[46] It is now well recognised that human semantic knowledge is supported by a large neural network distributed over multiple brain regions, but the dynamic organisation of this network remains unknown. ^[47] CMRL differs from other DNN-based speech codecs, in that rather than modeling speech compression problem in a single large neural network, it optimizes a series of less-complicated modules in a two-phase training scheme. ^[48] With a low computational cost, but keeping biophysical interpretation of the parameters, it has been extensively used for simulations of large neural networks. ^[49] However, these hand designed rules have yet to achieve satisfying success training large neural networks, and are dramatically outperformed by biologically implausible approaches such as backprop. ^[50]
또한 대형 신경망에 맞는 칩 어레이 상호 연결을 보장합니다. ^[1] 이 논문은 대규모 신경망 훈련의 두 가지 주요 문제인 메모리 제한과 비현실적으로 큰 훈련 시간을 해결하는 방법을 보여줍니다. ^[2] ARM Cortex-A73 시스템에서 대규모 신경망 실행을 최적화하는 데 필요한 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축합니다. ^[3] 대규모 신경망 모델은 n 매개변수의 모델에 대해 작업자당 $\mathcal{O}(n)$의 반복당 통신 복잡성으로 분산 SGD(확률적 경사 하강법)에 상당한 통신 문제를 제시합니다. ^[4] 공간 및 시간 복잡성이 감소하기 때문에 성능을 유지하면서 큰 신경망을 가지치기하는 것이 종종 바람직합니다. ^[5] 기능적 연결 기능에 대해 훈련된 대규모 신경망에서 학습된 임베딩은 동일한 연결 기능을 사용하여 임베딩을 재생산하기 위해 하나의 은닉층 Autoencoder에 공급되었습니다. ^[6] 그러나 서버리스 기능은 CPU와 메모리의 리소스를 제한하여 점점 더 대중화되고 있는 대규모 신경망을 제공하는 데 비효율적이거나 실행 불가능하게 만듭니다. ^[7] CNN은 매우 큰 신경망으로 구성되어 있으며 엄청난 양의 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. ^[8] 양수 협응은 일상 생활의 중요한 부분이며 소뇌를 포함한 대규모 신경망을 모집합니다. ^[9] 낮은 계산 비용으로 매개변수의 생물물리학적 해석을 유지하므로 대규모 신경망 시뮬레이션에 광범위하게 사용되었습니다. ^[10] 그러나 이러한 개선은 일반적으로 매우 큰 신경망을 사용하여 얻을 수 있습니다. ^[11] 특히 BBPoly는 입력 이미지당 약 1시간 이내에 최대 100만 개의 뉴런을 포함하는 SkipNet 또는 ResNet과 같은 초대형 신경망을 분석할 수 있는 반면 DeepPoly는 하나의 이미지를 분석하는 데 40시간이라도 소요해야 합니다. ^[12] 이 DNN 가속기는 가중치 제거, 비선형 양자화 및 Huffman 인코딩을 구현하여 모든 가중치를 RRAM에 저장하므로 외부 메모리가 없는 대규모 신경망 모델에 대한 단일 칩 처리가 가능합니다. ^[13] 그러나 이 접근 방식은 가능한 모든 기능을 학습하기 위해 대규모 신경망이 필요하기 때문에 초저전력 장치에 도전적입니다. ^[14] 광범위한 체계적인 실험을 통해 우리는 이러한 전통적인 접근 방식이 실제로 큰 신경망이 잘 일반화되는 이유를 설명하지 못하는 방법을 보여줍니다. ^[15] 여기에서는 Deep Reinforcement Learning에서 영감을 받은 그래디언트 기반 변형 연산자를 도입하여 MAP-Elites가 대규모 신경망 컨트롤러를 효율적으로 발전시킬 수 있도록 하는 새로운 알고리즘인 Policy Gradient Assisted MAP-Elites(PGA-MAP-Elites)를 소개합니다. ^[16] 이미지의 픽셀 단위 의미론적 분할의 경우와 같이 이미지 데이터로 작업하는 대규모 신경망의 교육에는 일반적으로 정확하게 주석이 달린 많은 양의 교육 데이터가 필요합니다. ^[17] 대규모 신경망은 막대한 계산 비용과 느린 추론으로 인해 모바일 장치에 배포하는 것이 비현실적입니다. ^[18] 그러나 기존 방법은 수용할 수 없는 메모리와 런타임 오버헤드로 인해 리소스가 제한된 장치에 배포하기 어려운 대규모 신경망을 채택합니다. ^[19] 점점 더 커지는 신경망(NN)의 중요한 응용 프로그램의 개발은 신경망에서 엄청난 양의 계산을 수행하는 산술 회로의 전력 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 연구에 박차를 가하고 있습니다. ^[20] 우리는 MultiAdapt를 사용하여 대규모 신경망 VGG-16 및 ResNet을 제거합니다. ^[21] 대규모 신경망은 다양한 실제 응용 프로그램에서 인상적인 발전을 가져왔습니다. ^[22] 여기에는 딥 파이프라인이 있는 대규모 신경망을 생성하기 위한 7가지 스트리밍 가능 CNN(및 2가지 변환) 기능이 포함되어 있습니다. ^[23] 낮은 계산 비용으로 매개변수의 생물물리학적 해석을 유지하므로 대규모 신경망 시뮬레이션에 광범위하게 사용되었습니다. ^[24] 이러한 추정은 특히 대규모 신경망을 분석할 때 시간이 많이 걸리고 계산 집약적일 수 있습니다. ^[25] 이 논문에서 우리는 작은 IoT 장치에서 이미 깊게 압축된 대규모 신경망(NN)을 효율적으로 실행하기 위한 접근 방식을 제안합니다. ^[26] 최근에는 대규모 신경망 아키텍처와 의료 영상 데이터 세트의 성장과 함께 딥 러닝이 기흉을 높은 정확도로 감지하고 찾는 진단 지원 시스템을 제공하고 있습니다. ^[27] 문제는 사전 훈련된 큰 신경망을 대상 컨텍스트가 주어진 최적의 작은 네트워크로 신속하게 압축하는 방법입니다. ^[28] 따라서 대규모 신경망은 일반적으로 여러 CPU 및 GPU를 포함한 혼합 장치에서 훈련되며, 이러한 모델이 장치에 어떻게 분할되고 배치되는지에 따라 계산 속도와 효율성이 크게 영향을 받습니다. ^[29] 지난 몇 년 동안 데이터 기반 모델링은 이제 광범위하게 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트를 사용할 수 있고 학습 프로세스를 엄청나게 가속화하는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 대규모 신경망 교육이 가능해짐에 따라 많은 분야에서 인기를 얻었습니다. ^[30] 우리는 시냅스 연결 행렬이 상관된 가우시안 랜덤 행렬에서 무작위로 선택되는 인지 신경 심리학의 대규모 신경망을 고려합니다. ^[31] DNAzymes에 의해 조절되는 뉴런 모델은 구축이 간단하고 강력한 확장성을 가지고 있어 대규모 신경망 구축에 사용할 수 있는 잠재력이 큽니다. ^[32] 특히 최근 출시된 Intel Optane PMem 기술과 Intel HE-Transformer nGraph를 탐색하여 문헌에서 처음으로 MobileNetV2(가장 큰 변형) 및 ResNet-50과 같은 대규모 신경망을 실행합니다. ^[33] 우리는 3개의 벤치마크 데이터 세트에 대해 다양한 크고 작은 신경망을 훈련하여 MLTP를 평가합니다. ^[34] 패시브 아날로그 등급 멤리스틱 크로스바 회로의 우수한 밀도를 통해 대규모 신경망 모델을 전문화된 뉴로모픽 칩에 직접 저장할 수 있어 비용이 많이 드는 오프칩 통신을 피할 수 있습니다. ^[35] 여기에 제시된 에너지 종속 모델의 단순성은 계산 효율을 높여 대규모 신경망의 역학을 연구하는 데 적합합니다. ^[36] 대규모 신경망 훈련의 또 다른 문제는 엄청난 양의 매개변수를 필요로 하고 이를 훈련하는 데는 계산 리소스가 필요합니다. ^[37] nan ^[38] nan ^[39] 딥 러닝 분야의 최근 연구에 따르면 대규모 신경망이 성능을 극적으로 향상시킬 수 있으며 그 다음으로 하드웨어에 대한 계산 요구 사항이 증가할 수 있습니다. ^[40] GPU 기반 시뮬레이터는 최신 GPU의 강점과 한계를 평가하고 대규모 신경망을 시뮬레이션할 때 확장 속성을 탐색하는 벤치마크 역할을 합니다. ^[41] 이미지 분할에 사용되는 것과 같은 대규모 신경망은 계산 모듈을 완전히 지정하기 위해 수십 가지 설계 선택이 필요할 수 있으며 여러 모듈을 결합하여 최종 네트워크 아키텍처를 형성할 수 있습니다. ^[42] 대규모 신경망 모델의 타당성은 정교한 의료 기기에 대한 적합성으로 평가할 수 있습니다. ^[43] 따라서 FPGA에 대규모 신경망을 맞추는 것은 어렵습니다. ^[44] 3D NAND nvCIM은 대규모 신경망(>100Mb 무게)을 위한 에너지 효율적인(TOPS/W~40) 에지 컴퓨팅 솔루션이 될 것으로 약속합니다. ^[45] 에지 컴퓨팅 시나리오의 임베디드 장치는 일반적으로 대규모 신경망을 처리할 수 없습니다. ^[46] 인간의 의미론적 지식이 여러 뇌 영역에 분산된 대규모 신경망에 의해 지원된다는 것은 이제 잘 알려져 있지만 이 네트워크의 동적 구성은 아직 알려지지 않았습니다. ^[47] CMRL은 단일 대형 신경망에서 음성 압축 문제를 모델링하는 대신 2단계 훈련 방식에서 덜 복잡한 일련의 모듈을 최적화한다는 점에서 다른 DNN 기반 음성 코덱과 다릅니다. ^[48] 낮은 계산 비용으로 매개변수의 생물물리학적 해석을 유지하므로 대규모 신경망 시뮬레이션에 광범위하게 사용되었습니다. ^[49] 그러나 이러한 손으로 설계한 규칙은 아직 큰 신경망을 훈련하는 데 만족스러운 성공을 거두지 못했고 역전파와 같은 생물학적으로 타당하지 않은 접근 방식에 의해 극적으로 능가합니다. ^[50]

large neural population 큰 신경 인구

It is not known whether the single-neuron variability is correlated across large neural populations, thus impairing the global encoding of stimuli. ^[1] These large-scale simultaneous optical and electrical recordings showed that local hippocampal sharp wave ripples (SWRs) are associated with synchronous calcium events involving large neural populations in CA1. ^[2] Previous studies have indicated that the location of a large neural population in the Superior Colliculus (SC) motor map specifies the amplitude and direction of the saccadic eye-movement vector, while the saccade trajectory and velocity profile are encoded by the population firing rates. ^[3] To evaluate these mechanisms, we characterize the spatial and temporal structure of choice representations in large neural populations in prefrontal cortex. ^[4] Modern technology can simultaneously record various scales, from spiking of individual neurons to large neural populations measured with field activity. ^[5] We describe a custom CMOS process technology that enables electrode counts well beyond 1000 electrodes; with the aim to characterize large neural populations with single neuron spatial precision and millisecond timing resolution. ^[6] Neurotechnological innovations allow for the simultaneous recording at various scales, ranging from spiking activity of individual neurons to large neural population's local field potentials (LFPs). ^[7] We performed numerical simulations and confirmed that our approximation formulas were highly accurate for approximating the mutual information between the stimuli and the responses of a large neural population. ^[8] It is not known if this “noise” extends its effects over large neural populations to impair the global encoding of sensory stimuli. ^[9] Calcium imaging is a critical tool for measuring the activity of large neural populations. ^[10] Calcium imaging is a popular tool among neuroscientists because of its capability to monitor in vivo large neural populations across weeks with single neuron and single spike resolution. ^[11] How can these many neural representations be organized together without interference, and coherently maintained/updated through time? We recorded from large neural populations in posterior cortices as mice performed a complex, dynamic task involving multiple interrelated variables. ^[12]
단일 뉴런 가변성이 대규모 신경 집단에 걸쳐 상관관계가 있는지 여부는 알려져 있지 않으며, 따라서 자극의 전역 인코딩을 손상시킵니다. ^[1] 이러한 대규모 동시 광학 및 전기 기록은 지역 해마의 날카로운 파동(SWR)이 CA1의 대규모 신경 집단을 포함하는 동기 칼슘 이벤트와 관련되어 있음을 보여주었습니다. ^[2] nan ^[3] 이러한 메커니즘을 평가하기 위해 우리는 전전두엽 피질의 대규모 신경 집단에서 선택 표현의 공간적 및 시간적 구조를 특성화합니다. ^[4] 현대 기술은 개별 뉴런의 스파이크부터 현장 활동으로 측정된 대규모 신경 집단에 이르기까지 다양한 규모를 동시에 기록할 수 있습니다. ^[5] 우리는 1000개 이상의 전극 수를 가능하게 하는 맞춤형 CMOS 공정 기술에 대해 설명합니다. 단일 뉴런 공간 정밀도와 밀리초 타이밍 분해능으로 대규모 신경 인구를 특성화하는 것을 목표로 합니다. ^[6] 신경 기술 혁신을 통해 개별 뉴런의 스파이크 활동에서 대규모 신경 인구의 로컬 필드 전위(LFP)에 이르기까지 다양한 규모에서 동시 기록이 가능합니다. ^[7] 우리는 수치 시뮬레이션을 수행했고 우리의 근사 공식이 자극과 대규모 신경 집단의 반응 사이의 상호 정보를 근사하는 데 매우 정확하다는 것을 확인했습니다. ^[8] 이 "소음"이 감각 자극의 전체적인 인코딩을 손상시키기 위해 많은 신경 집단에 미치는 영향을 확장하는지 여부는 알려져 있지 않습니다. ^[9] 칼슘 이미징은 많은 신경 집단의 활동을 측정하기 위한 중요한 도구입니다. ^[10] 칼슘 이미징은 단일 뉴런 및 단일 스파이크 해상도로 몇 주 동안 생체 내 대규모 신경 인구를 모니터링할 수 있는 기능으로 인해 신경 과학자들 사이에서 인기 있는 도구입니다. ^[11] nan ^[12]

large neural net 큰 신경망

(2) Secondly, we focus on the question of provable interpolation of arbitrary data by finitely large neural nets. ^[1] Combining predictions from large neural nets where neurons are co-dependent alters the performance of the model. ^[2] We rely on the so-called Neural Tangent Kernel, which connects large neural nets to kernel methods, to show that the initialization causes finite-size random fluctuations $\|f_{N}-\bar{f}_{N}\|\sim N^{-1/4}$ of the neural net output function $f_{N}$ around its expectation $\bar{f}_{N}$. ^[3] To the best of our knowledge, this is the first DNN-based nonlinear feedback controller with stability guarantees that can utilize arbitrarily large neural nets. ^[4]
(2) 둘째, 유한하게 큰 신경망에 의한 임의 데이터의 증명 가능한 보간 문제에 중점을 둡니다. ^[1] 뉴런이 상호 의존적인 대형 신경망의 예측을 결합하면 모델의 성능이 변경됩니다. ^[2] 우리는 초기화가 유한 크기의 무작위 변동을 유발한다는 것을 보여주기 위해 대규모 신경망을 커널 방법에 연결하는 소위 Neural Tangent Kernel에 의존합니다. $\|f_{N}-\bar{f}_{N}\| \sim N^{-1/4}$ 예상 $\bar{f}_{N}$ 주변의 신경망 출력 함수 $f_{N}$. ^[3] 우리가 아는 한, 이것은 임의의 큰 신경망을 사용할 수 있는 안정성이 보장된 최초의 DNN 기반 비선형 피드백 컨트롤러입니다. ^[4]

large neural circuit

Consequently, large neural circuits can either devote connectivity to generating complex behaviors or exploit this connectivity to achieve faster and more precise learning of simpler behaviors. ^[1] Quantifying mutual information between inputs and outputs of a large neural circuit is an important open problem in both machine learning and neuroscience. ^[2] Numerous efforts to generate "connectomes," or synaptic wiring diagrams, of large neural circuits or entire nervous systems are currently underway. ^[3]
결과적으로, 대형 신경 회로는 복잡한 행동을 생성하는 데 연결성을 제공하거나 이 연결성을 활용하여 더 간단한 행동에 대한 더 빠르고 정확한 학습을 ​​달성할 수 있습니다. ^[1] 큰 신경 회로의 입력과 출력 간의 상호 정보를 정량화하는 것은 기계 학습과 신경 과학 모두에서 중요한 공개 문제입니다. ^[2] 큰 신경 회로 또는 전체 신경계의 "연결체" 또는 시냅스 배선 다이어그램을 생성하려는 수많은 노력이 현재 진행 중입니다. ^[3]

large neural language

Past research has demonstrated that large neural language models (LMs) encode surprising amounts of factual information: however, augmenting or modifying this information requires modifying a corpus and retraining, which is computationally expensive. ^[1] Text generation using large neural language models trained on large datasets (Zellers et al. ^[2] Large neural language models trained on massive amounts of text have emerged as a formidable strategy for Natural Language Understanding tasks. ^[3]
과거 연구에서는 대규모 신경 언어 모델(LM)이 놀라운 양의 사실 정보를 인코딩한다는 사실이 입증되었습니다. ^[1] 대규모 데이터 세트에서 훈련된 대규모 신경 언어 모델을 사용한 텍스트 생성(Zellers et al. ^[2] 방대한 양의 텍스트에 대해 훈련된 대규모 신경 언어 모델은 자연어 이해 작업을 위한 강력한 전략으로 등장했습니다. ^[3]

large neural ensemble

Electrophysiological recordings lead amongst the techniques that aim to investigate the dynamics of neural activity sampled from large neural ensembles. ^[1] We therefore imaged Ca2+ responses in large neural ensembles in PPC and secondary motor cortex (M2) while mice performed and observed several actions in pellet reaching and wheel running tasks. ^[2] The information processing in the brain is governed by large neural ensembles organized in networks. ^[3]
전기생리학적 기록은 대규모 신경 앙상블에서 샘플링된 신경 활동의 역학을 조사하는 것을 목표로 하는 기술 중 선두입니다. ^[1] 따라서 우리는 마우스가 펠릿 도달 및 휠 실행 작업에서 여러 작업을 수행하고 관찰하는 동안 PPC 및 이차 운동 피질(M2)의 큰 신경 앙상블에서 Ca2+ 반응을 이미지화했습니다. ^[2] 뇌의 정보 처리는 네트워크로 구성된 대규모 신경 앙상블에 의해 통제됩니다. ^[3]

large neural model 큰 신경 모델

Our results, coupled with our analysis of transformers’ representation spaces before and after intermediate parsing, make a significant step towards providing answers to an essential question: how (un)availing is supervised parsing for high-level semantic natural language understanding in the era of large neural models?. ^[1] However, due to the lack of an extensive labeled dataset, most prior works in this domain haven’t explored large neural models for subjective humor understanding. ^[2] Unsupervised pre-training of large neural models has recently revolutionized Natural Language Processing. ^[3]
중간 구문 분석 전후에 변환기의 표현 공간에 대한 분석과 함께 우리의 결과는 중요한 질문에 대한 답변을 제공하는 데 중요한 단계를 거쳤습니다. 큰 신경 모델?. ^[1] 그러나 레이블이 지정된 광범위한 데이터 세트가 없기 때문에 이 영역의 대부분의 이전 작업은 주관적인 유머 이해를 위한 대규모 신경 모델을 탐색하지 않았습니다. ^[2] 대규모 신경 모델의 감독되지 않은 사전 훈련은 최근 자연어 처리에 혁명을 일으켰습니다. ^[3]