최초의 4조 달러 기업 상장 기업 @NVIDIA에게 축하를 전합니다! 오늘날 컴퓨팅 비용은 10만 배 저렴해지고, NVDA의 가치는 1990년대 신경망의 진정한 잠재력을 끌어내기 위해 노력했던 시기에 비해 4천 배 더 높아졌습니다. 저희 연구에 아낌없는 지원을 해주신 젠슨 황(사진 참조)께 감사드립니다. 🚀
관련 이정표에 대한 블로그 게시물(원래 참조 자료에 대한 링크 포함): 2010년: NVIDIA GPU 기반 엔드투엔드 딥러닝의 획기적인 발전. GPU 기반 단순하지만 심층적인 신경망(NN)은 MNIST 벤치마크를 돌파했습니다. 점진적인 계층별 학습이나 비지도 학습은 없었습니다. https://t.co/MfcBRTf2qm 2011: NVIDIA GPU 기반 DanNet이 CNN 혁명을 촉진하다 https://t.co/g0A05dlETs 2011년: 딥 컨볼루션 신경망인 DannNet이 중국어 필기 대회에서 우승 https://t.co/cfc4rhtPon 2011년: DanNet이 최초로 초인적 시각 패턴 인식을 달성했습니다. https://t.co/MHpWsQmaAd 2012년 3월: DanNet이 이미지 분할 대회에서 우승한 최초의 NN이 되었습니다. https://t.co/tUcK9v0Z3n 2012년 9월: DanNet이 의료 영상 경연대회에서 우승한 최초의 NN이 되었습니다. https://t.co/sclXwEyT0Y 2015년 5월: Highway Networks - LSTM의 1991년 잔여 연결 원리를 기반으로 기존 신경망보다 10배 이상 깊습니다. 개방형 게이트 변형: ResNet(7개월 후 발표). 딥러닝은 깊이에 관한 것입니다. LSTM: 순환 신경망을 위한 무제한 깊이. Highway Nets: 피드포워드 신경망을 위한 https://t.co/Mr46rQnqPC 2017: NVIDIA GPU에서 딥러닝 CNN이 우승한 컴퓨터 비전 대회의 역사 https://t.co/VxZOIF4ALo 2022: ChatGPT는 1991년의 원칙을 사용합니다(당시 컴퓨팅 비용은 현재보다 1천만 배 더 비쌌습니다). 1991년 시스템은 이제 비정규화 선형 변환기라고 불립니다. 트윗: https://t.co/loW60fKCyU 개요: https://t.co/jYOUdmqZUM 2022: 현대 AI와 딥러닝의 주석이 달린 역사 https://t.co/Ys0dw5hkF4 오늘날의 훈련 세트는 훨씬 더 큽니다. 2010년에는 MNIST만 있었지만, 지금은 인터넷 전체가 되었습니다!
@nvidia 111일 후: 5조 달러 규모의 최초 상장 기업 @NVIDIA에게 축하를 전합니다!