Hacker News 의견

해커뉴스 댓글 모음 요약

• 자연 그래디언트 디센트의 주요 포인트

  • 자연 그래디언트 디센트는 2차 방법임.
  • 주요 업데이트 방정식은 ∇̃L(θ) = F⁻¹∇L(θ)로, 선형 시스템을 해결해야 함.
  • 논문에서는 GPU와 병렬로 작동하는 열역학 컴퓨터를 제안함.
  • "Runtime vs Accuracy" 그래프는 TNGD 알고리즘의 "타이밍 모델"을 사용함.

• 디지털-아날로그 하이브리드 훈련 루프

  • 저자들은 손실 곡면의 곡률을 고려한 하이브리드 디지털-아날로그 훈련 루프를 제안함.
  • 하이브리드 시스템에서 각 반복은 파라미터 수에 비례하는 계산 비용을 가짐.
  • 열역학 법칙을 이용해 AI 모델 훈련의 확장 한계를 극복하는 방법을 찾는 것에 찬성함.

• 다른 최적화 문제에의 적용 가능성

  • 딥러닝/신경망 훈련과 최적화 결과를 주로 다루지만, 다른 최적화 문제에도 적용 가능할지 궁금함.
  • Extropic 관련 정보를 찾았으나 공개된 API나 소프트웨어 스택 정보는 아직 없음.
  • EDA와 반도체 설계 문제에 관심이 있으며, 열역학 컴퓨팅 스타트업들이 새로운 기술을 제공할 수 있기를 기대함.

• 딥러닝에서의 유용성에 대한 회의

  • 열역학을 활용한 2차 업데이트 계산은 흥미롭지만 딥러닝에서는 유용성에 회의적임.
  • 기존의 2차 방법들은 ADAM 등 1차 방법에 비해 실용성이 떨어짐.
  • 딥러닝 모델의 비선형 손실 함수 최적화는 낮은 학습률에서만 효과적임.

• 동물 뉴런 학습 방식에 대한 추측

  • 동물 뉴런이 어떻게 학습하는지에 대한 현재의 최선의 추측은 무엇인지 궁금함.

• 논문의 매력에 대한 의문

  • 논문을 자세히 읽지 않았지만, SGD와 동일한 복잡성을 가질 것 같음.
  • 오늘날의 큰 모델들은 여러 극값을 가지므로 필요성이 의문임.

• 시뮬레이티드 어닐링과의 유사성

  • 약 10년 전 AI 수업에서 배운 시뮬레이티드 어닐링을 떠올리게 함.

• Geoffrey Hinton의 언급

  • 약 1년 전 Geoffrey Hinton이 이에 대해 언급한 적이 있음.

• 그래디언트 디센트 계산의 빈도

  • 그래디언트 디센트 계산은 매우 빈번하며, 상태/입력이 자주 변경됨.
  • 열 경관을 자주 재설정해야 하므로 속도 향상의 가능성이 의문임.
  • 전자기장을 활용한 방법이 더 나을 수 있음.

• 아날로그 열역학 컴퓨터의 필요성

  • 아날로그 열역학 컴퓨터가 필요하다는 점에서 의문을 가짐.
  • 훈련된 물리학자의 의견이 필요함.