Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment

要約

ディープラーニングは、自然言語処理や画像処理からデータ分析や推奨システムに至るまで、多くの分野を再構築し続けています。
このレポートでは、深層学習の最近の進歩を表す 2 つの研究論文を、大きく異なる 2 つの側面から調査しています。 最初の論文では、言語モデルで通常使用される変換ネットワークを適用して、スペックル ノイズを効果的に低減することで合成開口レーダー画像の品質を向上させました。
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2 番目の論文では、ディープ ラーニング レコメンデーション システムのコスト効率とパフォーマンスの高い実装を可能にする、ストレージ内コンピューティング設計ソリューションを紹介します。
このレポートでは、各論文を動機、主要なアイデアと手法、評価結果の観点から要約することに加えて、将来の研究の方向性についての考えや議論も示しています。
これら 2 つの代表的な論文と関連参考文献を徹底的に研究することで、この博士課程候補者は、深層学習モデルの広範囲にわたる影響と効率的な実装についての理解を深めることができました。

要約(オリジナル)

Deep learning continues to re-shape numerous fields, from natural language processing and imaging to data analytics and recommendation systems. This report studies two research papers that represent recent progress on deep learning from two largely different aspects: The first paper applied the transformer networks, which are typically used in language models, to improve the quality of synthetic aperture radar image by effectively reducing the speckle noise. The second paper presents an in-storage computing design solution to enable cost-efficient and high-performance implementations of deep learning recommendation systems. In addition to summarizing each paper in terms of motivation, key ideas and techniques, and evaluation results, this report also presents thoughts and discussions about possible future research directions. By carrying out in-depth study on these two representative papers and related references, this doctoral candidate has developed better understanding on the far-reaching impact and efficient implementation of deep learning models.

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