아무래도 매번 학습하는 게 아니라 만들어놓은 신경망을 호출할 수 있어야 할 것 같은데.gflownet이 비슷한 것 같긴 한데, gflownet은 고정된 위치에 있어서 순서를 바꾸기 어렵지 않나 하는 생각이 듬.예를 들어 A-B-C-D로 처리할 일과 Z-B-C-X로 처리할 일이 있을텐데, gflownet이 이 부분을 쉽게 해결할 수 있어보이지 않다는 말이야
스위치 RNN이 그나마 비슷하려나
https://openreview.net/forum?id=B1ffQnRcKX
아마
compositional structure 를 말하는 거 같은데 내가 이쪽은 잘은 모르는데 이 페이퍼가 아마 관련된 걸 하는걸거야 이쪽도 연구가 활발히 진행중임 어떻게 지식을 파편화해서 그걸 재조합할 것인가 이런것들
오오... 빠른 답변 고맙다. 공부해볼게!
정책망으로 CPU의 인스트럭션 리스트를 구현했다라... 대단하네
이쪽 뭔가 감이 좋다. 작업(신경망)도 데이터고, 인스트럭션 리스트(폴리시)도 데이터고, 데이터도 데이터니까 이제 LISP처럼 하나로 묶으면 뭔가 될 것 같네
ㅇㅇ 내가 아예 컴싸는 잘 모르지만 무튼 이런식으로 지식의 구조를 연구하는것도 핫하고 중요한듯 특히 일반화 관점에서.
추천 ㄳㄳ
ㄹㅇ 큰 도움이 됐다 전문가 특붕아