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LSTM 이 가물가물 해서 정리! - 알아야 할 것

역시나 안다고 생각하면 착각 인 것 같다.

적어도 매커니즘 정도는 알고 있어야 할 듯 하여 inference 부분만 "http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/" 을 한장의 그림으로 정리함.

variant 가 너무 많아서 해당 페이지의 밑에 나오는 variant 를 보는 것보다는 지금
보고 있는 Tree LSTM 에 나오는 bidirectional 이라던지 multi-layer 를 다시 정리하는 것이 좋을 듯. 물론 시간이 허락 한다면 다 봐도 무방하겠지만 허락 해주지 않는다..



그나저나 홈페이지 한번 손보긴 해야할듯.. 그림도 너무 보기 힘들다보니..

written time : 2018-01-07 20:32:15.0

오랜만에 기쁜소식으로 - 일상

아이들에게 시덥잖은 그 "풍악을 울리라는" 농담을 하며 집으로 들어서겠다고 마음먹고 퇴근길에 올랐다.
늦은 밤 현관문을 열고 들어오는 나에게 눈을 비비며 다가오는 큰 딸은 내가 미처 그 소식을 전하기도 전에 얼굴에 웃음이 가득했고 늘 그렇듯 품에 안겼다.
그 순간 나의 소식과 소식을 전할 때 내가 십수년간 이어 온 기계적인 유머코드는 옆 친구가 차근차근읽어 보던 내 딴에는 진심으로 작성한 백일장 글짓기 처럼 초라하게 느껴졌다.
어쩌면 그런 소식 따위는 소율에게 중요하지 않은 요소 였으리라 하고 생각했다.
이제 막 4 살에 접어드는 다시 말해 나의 기억속에 가장 어린 날들을 이제 막 시작하는 이 작은 것이 나에게 경솔함을 일깨워준 것에 감사를 전한다.

이런 나의 마음을 알기라도 한 듯 그 웃음기 어린 얼굴이 이른 새벽 출근길 뒤에 통곡에 가까운 울음으로 바뀌어 떼어놓고 나오는 마음이 영 편치 않았지만 요즘들어 부쩍드는 황망한 공허함도 어쩌면 일종의 경솔함이 아닐까 싶었다.

written time : 2018-01-04 07:30:37.0

cuda benchmark by using NVIDIA sample - 컴퓨터

ref url: https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/TitanXp-vs-GTX1080Ti-for-Machine-Learning-937/

nbody -benchmark -numbodies=256000

(1) GTX 1070 4137 GFLOP/s
(1) GTX 1080Ti 7514 GFLOP/s
(1) Titan X Pascal 7524 GFLOP/s
(1) Titan Xp 7904 GFLOP/s
--------------------------------------
In my case,
> Windowed mode
> Simulation data stored in video memory
> Single precision floating point simulation
> 1 Devices used for simulation
gpuDeviceInit() CUDA Device [0]: "Graphics Device
> Compute 6.1 CUDA device: [Graphics Device]
number of bodies = 256000
256000 bodies, total time for 10 iterations: 1611.591 ms
= 406.654 billion interactions per second
= 8133.082 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction
(The range of GLOP/s was from 8066.468 to 8133.082)

Nvidia driver: 375.26
cuda: 8.0
g/c: titan xp
cpu: 8700k
m/b: ga-z370-hd3
ram: dominator 3466kHz(XMP applied)

* GTX 680 showed "1606.946 single-precision GFLOP/s at 20 flops per interaction"

written time : 2018-01-02 12:50:30.0
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