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Continual Learning 정리

UncertaintyguidedContinualLearning
ContinualLearningbyAsymmetricLoss
OnlineLeverageScoreSampling
MemoryRecall
MaximumEntropyRegularizer
CorrectionBasedIncrementalLearning
Inference
DEN

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유전 알고리즘은 t에 존재하는 염색체들의 집합으로부터 적합도가 가장 좋은 염색체를 선태갛고, 선택된 해의 방향으로 검색을 반복하면서 최적의 해르 ㄹ찾아가는 구조로 동작한다. 유전 알고리즘의 동작을 단계별로 표현하면 아래와 같다. 

초기 염색체의 집합 생성
 초기 염색체들에 대한 적합도 계산
 현재 염색체들로부터 자손들을 생성
생성된 자손들의 적합도 계산
종료 조건 판별
종료 조건이 거짓인 경우, (3)으로 이동하여 반복
종교조건이 참인 경우, 알고리즘을 종류

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@import TFLTensorFlowLite;


iOS기기에서 TensorFlowLite 로 .tflite 모델을 사용할 수 있음.

TensorFlow Lite를 바로 사용할 시 C++ 인터페이스
TensorlFlow Mobile 의 다음 버전
더 작은 바이너리 
적은 의존성, 더 나은 퍼포먼스

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https://arxiv.org/pdf/1705.07215.pdf
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.8b00234
https://arxiv.org/pdf/1806.11382.pdf
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705118304003
https://arxiv.org/pdf/1705.09199.pdf
https://arxiv.org/pdf/1804.04391.pdf
https://openreview.net/forum?id=BJlpCsC5Km
https://openreview.net/pdf?id=BJlpCsC5Km

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Eye tracking 

- Computer vision and machine learning, with an emphasis on eyes and/or faces.
- Geometric modeling and non-linear optimization for compact representation of high-dimensional functions.
- Photometric reconstruction of eyes and faces using advanced capture and rendering techniques.
- Statistical modeling of oculomotor systems and sensor fusion algorithms.
- Eye movement prediction and perceptual control loops.
- Scene and Video analysis, Multi-modal sensor and interaction fusion, Egomotion data-analysis, Object Detection/Segmentation.
- Machine learning on 3D point clouds for shape understanding.
- Disentangled-latent representation learning for image synthesis in 2D and 3D.

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Yolo v1 - v3 Review
1. J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once, Unified, Real-Time Object Detection,” 
2. J. Redmon, and A. Farhadi “YOLO9000: Better, Faster, Stronger” arXiv:1612.08242v1 [cs.CV] 25 Dec 2016.
3. P. Zhang, Y. Zhong, and X. Li, “SlimYOLOv3: Narrower, Faster and Better for Real-Time UAV Applications,” arXiv:1907.11093, 2019.

Yolov3 Acceleator Inference
- Adopted : J. Choi, S. Venkataramani, V. Srinivasan, K. Gopalakrishnan, Z. Wang, P. Chuang, “ACCURATE AND EFFICIENT 2-BIT QUANTIZED NEURAL NETWORKS,”
- Hardware Accelerators for Machine Learning공부 후 이거 적용 https://cs217.stanford.edu/

https://www.ibm.com/blogs/research/2019/04/2-bit-precision/

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Proposition (명제)
참과 거짓ㅇ르 판별할 수 있는문장
Axiom(공리)
증명이 필요없는 항상 옳다고 인정되는 명제 

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전자의 양자역학적 터널링.

전도성 팁을 시료 표면에 아주 가깝게 가져간 상태에서 팁과 시료 사이에 바이어스 전압을 걸어주면 전자가 진공의 에너지 장벽을 꿰뚫고 한 쪽에서 다른 쪽으로 넘어갈 수 있다. 그 결과로 생기는 터널링 전류는 팁의 위치, 가해진 전압, 그리고 시료의 국소 상태 밀도(LODS; local density of states)에 의해 결정된다. 팁 끝으로 시료 표면을 훑으면서 팁과 시료 사이를 흐르는 터널링 전류를 측정하여 표면을 볼 수 있다.

바이어스 전압: 
전압이안 전류의 동작점을 리 결정하는 것.
동작점 : 
트랜지스터나 전자관 등 전자 장치의 특성 곡선상의 동작 원점, 일반적으로 입력 신호가 가해지지 않은 

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P 문제(Polynomial problem): 결정론적 튜링머신으로 다항시간 내에 풀수 잇는 문제 
NP 문제 (Non-deterministic Poloynomial problem): 비 결정론적 튜링머신으로 다항시간 내에 풀 수 있는 문제 

다항시간 내에  풀 수 있다는 의미는 시간 복잡도가 O(n^2) , O(n^3) 같이 
튜링 머신(Turing machine)
P-NP 문제를 설명했으니, 이제 튜링머신이 무엇인지 데애서 
결정론적 튜링 머신(Deterministic Turing machine)

비결정론적 튜링 머신(non-deeterministic Turing machine)
NTM 은 튜링 머신에서 특정 상태에서 움직일 수 있는 상태의 개수가 하나로 정해져 있지 않은 경우를 말하낟. 

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