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$\underline{Def}\;(Transpose)$ $\mathbb{F}$를 체(field)라 하고, $A \in \mathbb{M}_{n \times m} (\mathbb{F})$라 하자. $A$의 전치행렬(transpose matrix) $A^{t}$는 $A^{t} \in \mathbb{M}_{m \times n} (\mathbb{F})$이고, $(A^{t})_{ij}=A_{ji} \; \forall i,j$를 만족하는 행렬이다. $\underline{Prop}$ $\mathbb{F}$를 체라 하면, 다음이 성립한다. $(aA+bB)^{t}=aA^{t}+bB^{t} \; \forall A, B \in \mathbb{M}_{m \times n}, \; \forall a,b \in \mathbb{F}..

$\underline{Def} (Subspace)$ 벡터공간 $V$의 부분 집합 $W$가 벡터공간이 될 조건을 만족시키면 이를 $V$의 부분공간이라 한다. $\underline{Rmk}$ $V$가 벡터공간이면, ${0}$은 항상 $V$의 부분공간이 되며, 이를 zero subspace라 부른다. $\underline{Thm}$ $W$를 벡터공간 $V$의 부분집합이라 하자. $W$가 $V$의 부분공간이 되는 것은 다음 세 조건이 성립하는 것과 동치다. $(a)\; 0 \in W$ $(b)\; x+y \in W \; \forall x,y \in W$ $(c)\; cx \in W \; \forall x \in W, \forall c \in F$ $\underline{Proof}$ $(\Rightarrow)$ ..

$\underline{Thm}\;(Cancellation\;law)$ $V$를 벡터공간이라 하자. 만약, $x, y, z \in V$이고 $x+z=y+z$라면, $x=y$이다. $\underline{Proof}$ 벡터공간 정의에 의해 벡터 공간 내의 모든 원소는 덧셈에 대학 역원을 갖는다. $\exists -z \in V\;s.t.\;z+(-z)=0.$ 그러므로, $x=x+0=x+(z+(-z))=(x+z)-z=(y+z)-z=y$ $\underline{Coro.1}\;(Uniqueness\;of\;0)$ $V$를 벡터공간이라 하자. 그러면 임의의 $x \in V$에 대해 $x+0=x$를 만족하는 $0$은 오직 하나 존재한다. $\underline{Proof}$ 벡터공간의 정의에 의해 $0 \in V$. 만..

Introduction - 기존의 efficient network를 디자인하는 방법은 크게 두가지, MobileNet, ShuffleNet과 같은 'Compact Model Design'과 Pruning, Quantization, Distillation을 이용한 'Model Compression'이 있다. 이 방법은 deployment scenario에 따라서 total cost가 선형적으로 증가함. 가령, 스마트폰에 모델을 탑재하려고해도 AP에 따라 specialized model이 달라질 것이다. - 이를 해결하기 위해 diverse sub-network을 가질 수 있는 'Once for All Network (OFA Network)'를 디자인했음. 플랫폼에 탑재 시에는 ofa network의 sub..

팹리스 (Fabless) 생산 공장없이, 반도체 설계/판매만 하는 회사 예) IBM, 자일링스, 테슬라, 브로드컴, 미디어텍, 암드, 구글, 마이크로소프트, 퀄컴, 엔비디아, 애플 파운드리 (Foundry) 반도체 설계도면 받아서 만들어주는 회사. OEM 같은거. 예) TSMC, UMC, SMIC, 글로벌파운드리 종합반도체 (IDM: Intergrated Device Manufacturer) 설계도 하고, 설비도 하고. 팹리스+파운드리 예) 삼성, 인텔, 하이닉스, 마이크론

뉴럴 프로세서는 머신러닝 알고리즘을 실행하는데 필요한 control이나 arithmetic logic을 갖고 있는 특화된 프로세서다. 종종 tpu, nnp, ipu와 같은 이름으로도 불린다. cnn같은 dnn을 실행하는건 보통 수십회의 iteration을 돌려야한다. 근데 특징은 반복되는 연산을 한다는 거. 가령 cnn의 연산량의 대부분을 차지하는 것은 convolution인데, 이는 규칙성을 갖고 있으니 이 점을 이용해 전용 뉴럴 프로세서를 개발한다. 대개 systolic array를 사용한다. 이는 convolution의 연산결과가 어차피 다음 레이어에서도 쓰일 것이니 이걸 메모리에 저장하지 않고 systolic array라는 임시 저장 장치에 넣어두고 계산할 때마다 바로바로 쓰면 메모리 접근 횟수를..

같은 양의 고기를 얻기 위해서 필요한 땅의 면적, 소똥, 물, 화석에너지, 온실가스 배출량 등등이 최소 50%에서 많게는 4배 더 필요한 경우가 있다. 뭐가 맞는걸까 ㅎㅎ.. 인공육? 비욘드미트?

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돈까스 주기적으로 먹어줘야한다는 친구와 대쿠이 갔다. 일본 감성 메뉴는 모듬가츠(\12,5000) 하나있다. 왼쪽부터 안심, 등심, 목살이다. 안심이 가장 빨리 건조하니 맨 먼저 먹으라고 한다. 레몬도 뿌리고 노란소스도 뿌려 먹으래. 안심 낮술

투자 아젠다 -2020말까지 ECHA에서 수소 관련 상품, 수소 사용 촉진하고 구체적인 프로젝트 파이프라인 구축을 위해 투자 아젠다 개발 예정 - 2021년부터 전략적으로 투자 예정 수소 제품관련 수요 증대 - 2020년 수소 모빌리티 관련 정책 제안 - 기존 재생 에너지 지침에 따라 온실가스 기준 저탄소 임계값 및 표준 도입 - 재생, 저산소, 수소 에너지 인증 관련 용어 및 기준 도입 (2021년 6월까지) 지원 프레임워크 - 충전소간 네트워크를 고려해 에너지 운송을 위한 유럽간 네트워크 개발 및 수소 인프라 개발 계획 - 대체 연료 인프라 지침 개정 - 효율적인 수소 인프라 개발을 위한 장벽 제거 (e.g. 용도변경) 포함 수소에너지 배포에 대한 시장 규칙을 정함 수소 기술 연구 및 혁신 촉진 - ..