수치해석쪽 연구하고 있거든 PDE도 하지만 수치선형대수쪽도 같이 건드리고 있는데 (matrix factorization, matrix low-rank approximation, matrix completion, 통계쪽으로 가면 matrix estimation 같은 거) NeurIPS같은 ML 탑컨퍼에 matrix/spectral methods로 pub 몇 개 낸다치면 (순수 가정임.. "낼수는 있고?" 공격하지 말아줘) ML 쪽 인더스트리에 도움 되려나?? Matrix 관련해서는 대부분 transformer/attention 관련으로 쓰이던데 흠.. 참고로 미국 박사중임.
[일반] 응용수학 박사과정생인데
딥삣삐(112.154)
2025-03-18 04:47
추천 2
댓글 13
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텐서관련 연구가 실제 신경망 최적화나 아키텍쳐구성에 도움이 되냐, 아니면 업계에서 필요를 느끼냐는 질문인가
일단 내 연구 대상은 텐서가 아니고 행렬이야 (텐서가 더 핫한가?) 업계 수요에 관한 질문이었어
예를 들자면 빅테크에서 ML 관련 research scientist를 뽑는다고 했을때 저런 연구경력이 도움이 될까 (marketable할까-) 이말이지
솔직히 아카데미아쪽에 더 가까울거같음. 뽑더라도 딥삣삐의 뛰어난 기본 능력을 신뢰하고 뽑는거지 연구적합성 보고 뽑힐 수 있는 포지션은 적어보임. - dc App
ㅠㅠLoRA, Performer, Linformer 같은거 있길래 희망가졌는데 너무 아카데믹테이스트인가 보네.. 답변 ㄱㅅ해요 미즈키상
충분히 가능은 해보이는데, 이쪽 분야 맥락에서 필요한 연구들이어야 할듯...? 이게 수학쪽 많이 건들이는 연구도 순수수학이라기보다는 그래서 엔지니어링적으로 컨트리뷰션이 무엇인데? 라는게 중요한 질문이라서
그렇군 그러면 이론은 이론대로 푸는대신에 application을 ML쪽으로 잡으면 되려나 깃허브도 활동 왕성하게 하고
깃허브이런 것보다는 ml application 관점에서 이러한 문제가 있고 이는 수학적으로 이렇게 설명된다. 그렇다면 이렇게 풀어볼 수 있겠다 라는 흐름이 보통인 것 같아 이야기해준 세 논문들은 더 엔지니어링적인 논문들일 것 같고...? 뉴립스나 iclr에서 본인 연구 관련된 논문들 살펴보면 감이 올듯...?
인사이트 고마워요 딥삣삐2
차수 축소 모델 ㄱㄱ
아니면 비선형 시스템의 선형 근사 + a ?
걍 하셈 수학박사가 뭐 이런걸 물어보고있노
딥러닝을 C2연속인 오퍼레이터라고 보면 끼워맞출 부분 많음. Lora도 eigenvalue만 가져와서 학습한거임. - dc App