제목

End-to-End Deep Learning of Optimization Heuristics

저자

Chris Cummins ; Pavlos Petoumenos ; Zheng Wang ; Hugh Leather

Motivation

기존 머신러닝을 이용한 compiler optimizaion 방법에서는 human experts를 이용한 feature engineering 이 필요

Contribution

논문에서 제안하는 Source Rewriter & Language model을 이용하여 RAW PROGRAM CODE을 직접 이용하여 compiler optimizaion을 수행 아울어 transfer learning 을 이용하여 small number of program 에서도 학습을 수행

references

https://ieeexplore.ieee.org/document/1281665

라이선스

저작자: Jaehun Ryu

링크: https://jaehun.me/posts/%EA%B0%84%EB%8B%A8%EB%85%BC%EB%AC%B8-%EC%A0%95%EB%A6%AC-end-to-end-deep-learning-of-optimization-heuristics-pact-17/

라이선스: CC BY 4.0

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