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#pytorch

AI가 선별한 아티클

5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

[D] Dlib or pytorch to CNN? [D]

딥러닝 CNN 모델 개발을 위한 Dlib과 PyTorch에 관한 질문입니다.

User seeks advice on using Dlib or PyTorch for developing a CNN model.

#pytorch#dlib#cnn#google colab#machine learning
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6·other·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 26.

[P] Built a portable GPU ISA after reading too many architecture manuals [P]

WAVE라는 이식 가능한 GPU ISA를 구축한 이야기.

Story of building a portable GPU ISA called WAVE.

#nvidia#ptx#amd#metal#pytorch#hip#sycl
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

pipeline is really slow - consulting [D]

로봇을 위한 모방 학습의 느린 파이프라인 최적화 문제.

Optimization issues in a slow pipeline for imitation learning in robotics.

#pytorch#resnet18#dit#zarr#nvidia#cuda#gpu
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 23.

I built a Mamba1 variant I call SM1 with d_state=1 that runs on Blackwell in pure PyTorch [P]

SM1이라는 Mamba1 변형을 개발하여 PyTorch에서 사용 가능하게 만들었다.

Developed a Mamba1 variant called SM1 that operates in pure PyTorch with d_state=1.

#pytorch#mamba1#scaling#midi#floatingpoint
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 18.

Rewriting model inference with CUDA kernels: the bottleneck was not just GEMM [P]

CUDA를 활용한 모델 추론 최적화에 관한 기사의 내용입니다.

The article discusses optimizing model inference using CUDA.

#cuda#pytorch#tensorrt#jetson#rtx
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 18.

model-agnostic sensitivity approximator [P]

모델 민감도를 분석하기 위한 새로운 도구인 sage-explainer를 소개합니다.

Introducing sage-explainer, a new tool for analyzing model sensitivity.

#pytorch#random forest#xgboost#lime#finite differences
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5·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 16.

ROCm with PyTorch and PyTorch Lightning seems to still suck for research [D]

ROCm과 PyTorch의 호환성 문제에 대한 사용자 경험 공유.

User shares experience with issues of ROCm compatibility with PyTorch.

#rocm#pytorch#pytorch lightning#rx 7900xtx#naive bayes
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6·ai-ml·기타·r/MachineLearning·2026. 05. 15.

Struggling with Overfitting on Medical Imaging Task [D]

의료 이미징에서 2클래스 분류 문제의 오버피팅 문제를 다룬 글.

The article addresses overfitting issues in a 2-class classification problem using medical imaging.

#pytorch#inceptionv3#dicom#dropout#image augmentation
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7·ai-ml·분석·r/MachineLearning·2026. 05. 13.

Trained transformer-based chess models to play like humans (including thinking time) [P]

인간처럼 체스하는 트랜스포머 기반 모델 훈련 내용.

Training of transformer-based chess models to play like humans.

#pytorch#nanobind#deep learning#transformer#lichess
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6·ai-ml·튜토리얼·r/MachineLearning·2026. 05. 12.

I created a minimal one-file implementations (160loc) of JEPA family (ijepa, vjepa, vjepa2, cjepa) for educational purposes [P]

JEPA 알고리즘의 최소 구현체를 만들었습니다.

I created a minimal implementation of JEPA algorithms for educational purposes.

#pytorch#jepa#ijepa#vjepa#vjepa2#cjepa
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7·ai-ml·릴리즈·OpenAI Blog·2018. 11. 08.

Spinning Up in Deep RL

딥 강화 학습을 배우기 위한 교육 자료인 Spinning Up in Deep RL을 출시합니다.

Introducing Spinning Up in Deep RL, an educational resource for deep reinforcement learning.

#reinforcement learning#pytorch#tensorflow#openai#numpy
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