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Deepity: 백프로파게이션과 대등한 성능의 C++ 예측 코딩 라이브러리
PCN 기반의 효율적인 학습 알고리즘 구현체로, 로컬 환경에서 학습 실험 시 참고.
요약
최근 머신러닝 커뮤니티에서 Predictive Coding Networks(PCN)의 성능 한계를 극복하기 위해 C++ 기반 라이브러리인 Deepity가 개발되었습니다. 기존 PCN의 느린 연산 속도 문제를 해결하기 위해 최신 연구인 'Accelerated PCNs via Direct Kolen-Pollack Feedback Alignment'를 구현하고 알고리즘 캐싱을 도입했습니다. 그 결과, CPU 환경에서 MNIST 데이터셋 50 에폭 학습 기준 97.73%의 정확도를 약 59.5초 만에 달성했습니다. 이는 PyTorch 기반의 역전파(Backpropagation) 방식이 기록한 98.27% 정확도(약 70초)와 대등한 수준입니다. 현재 개발자는 해당 커널을 CUDA로 포팅하여 아키텍처 확장을 추진할 계획입니다.
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원문 제목 Deepity: A C++ library showing Predictive Coding Networks can match Backprop (97.73% on MNIST in 60s) [P]
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