세미나

기계학습의 유체역학 모델

2025년 1월 16일 · 다니엘 리 · 코넬대학교

세미나 개요

유체역학 모델은 역 확산 모델과 확률적 조정 하강법을 통한 특징학습을 포함하며, 최근 기계학습 모델의 역학 이해에 중요한 역할을 함

유체 흐름 모델과 확률적 모델 간의 연결을 설명하면서 두 맥락에서 보존 법칙의 역할을 강조

포커-플랑크 방정식은 속도 흐름장과 확산 과정이 확률 분포의 공간과 시간 진화에 어떻게 영향을 미치는지 설명하는 프레임워크를 제공

이러한 개념이 특징학습 중 신경망에서 신경 가중치와 커널 적분 연산자를 모델링 하는데 어떻게 적용되는지도 논의

Cornell Tech의 Tisch University 전기 및 컴퓨터 공학 교수

IEEE와 AAAI의 펠로우이며 NSF CAREER 상과 Lindback 우수 교육상을 수상

미일 공학 아카데미 Frontiers of Engineering 심포지엄과 Neural Information Processing Systems(NeurIPS) 컨퍼런스를 조직

주요 연구는 로봇공학과 자율성, 정보, 네트워크 및 의사결정시스템, 인공지능 등