EINNET - Optimizando Programas de Tensor con Transformaciones Basadas en Derivaciones

Resumen

Optimizando programas tensoriales para redes neuronales profundas mediante transformaciones basadas en derivación, superando a los optimizadores existentes al aprovechar un espacio de búsqueda más grande y crear automáticamente nuevos operadores.

Programa de estudio

• Introducción a los Programas de Tensores
Visión general de Operaciones y Estructuras de Tensores
Importancia en Redes Neuronales Profundas
• Fundamentos de la Optimización de Programas
Técnicas Tradicionales de Optimización
Limitaciones de los Optimizadores Actuales
• Transformaciones Basadas en Derivaciones
Concepto y Teoría
Ejemplos de Derivaciones en Programas de Tensores
• Exploración del Espacio de Búsqueda
Beneficios de un Espacio de Búsqueda Más Amplio
Técnicas para una Exploración Efectiva
• Creación Automática de Operadores
Comprensión de la Generación de Operadores Novel
Implementación de Creación Automática en Programas de Tensores
• Ejemplos Prácticos y Estudios de Caso
Transformaciones en Redes Neuronales del Mundo Real
Análisis Comparativo con Optimizadores Existentes
• Herramientas y Marcos de Trabajo
Visión General de Herramientas para Optimización
Práctica con Software de Optimización
• Desafíos y Soluciones de Optimización
Obstáculos Comunes
Enfoques Innovadores para Solución de Problemas
• Direcciones Futuras en la Optimización de Programas de Tensores
Tendencias y Tecnologías Emergentes
Oportunidades de Investigación
• Proyecto y Evaluación
Diseño de un Programa de Tensores con Transformaciones Basadas en Derivaciones
Evaluación del Rendimiento y Métricas
• Conclusión y Resumen del Curso
Resumen de Conceptos Clave
Próximos Pasos para los Aprendices en Tecnologías de Optimización de Tensores

Asignaturas

Charlas de Conferencia