https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/Spiking Neural Network, Neuromorphic, Reinforcement Learning, Continual Learning, Continual Reinforcement Learning 2026-10-06T06:00:14+00:00 Euijin Jeong https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/ Jekyll © 2026 Euijin Jeong /blog_legacy/assets/img/favicons/favicon.ico /blog_legacy/assets/img/favicons/favicon-96x96.png 2025-02-18T01:26:00+00:00 2025-02-18T01:26:00+00:00 https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/posts/Reflections-Reflections-on-the-Success-Factors-of-LLMs-and-the-Future-of-AI/ euijin_jeong

Reflection on the Success Factors of LLMs I believe the key success factor of Large Language Models (LLMs) lies in world-model learning. World-model learning refers to the ability to predict and understand the dynamics of an environment. LLMs acquire such a world model in an unsupervised manner through next-token prediction on vast amounts of text data (task-unlabeled data). This world model u...

2024-08-11T07:50:00+00:00 2025-02-18T01:32:49+00:00 https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/posts/%EB%85%BC%EB%AC%B8%EB%A6%AC%EB%B7%B0-A-Definition-of-Continual-Reinforcement-Learning/ euijin_jeong

논문 제목: A Definition of Continual Reinforcement Learning 링크 : https://arxiv.org/abs/2307.11046

2022-08-14T08:22:00+00:00 2026-10-06T05:59:58+00:00 https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/posts/SNN-Basic-Tutorial-5-Leaky-Integrate-and-Fire-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%84%A4%EB%AA%85/ euijin_jeong

SNN Basic Tutorial 목차 Spiking Neural Network란 SNN을 위한 기초 뇌과학 SNN을 위한 회로이론(1): 기초 SNN을 위한 회로이론(2): RC회로 Leaky Integrate and Fire(LIF) 모델 설명 때가 왔습니다! 지금까지 배운 내용을 기반으로 이번 글에서는 SNN의 가장 기초적인 모델인 Leaky Integrate and Fire 모델을 알아보도록 하겠습니다. Leaky Integrate and Fire(LIF) 란 이전 글 [SNN Basic Tutorial 3] SNN을 위한 회로이론(1): 기초 에서 “자연현상을 수학적으로 나타낼 수 있도록 가공하...

2022-08-13T09:30:00+00:00 2026-10-06T05:59:58+00:00 https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/posts/SNN-Basic-Tutorial-4-SNN%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%9A%8C%EB%A1%9C%EC%9D%B4%EB%A1%A0(2)-RC%ED%9A%8C%EB%A1%9C/ euijin_jeong

SNN Basic Tutorial 목차 Spiking Neural Network란 SNN을 위한 기초 뇌과학 SNN을 위한 회로이론(1): 기초 SNN을 위한 회로이론(2): RC회로 Leaky Integrate and Fire(LIF) 모델 설명 지난 글에서는 회로 이해에 필요한 기초적인 내용을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 이전 내용을 기반으로 RC회로에 대하여 다뤄보도록 하겠습니다. 이번 글은 수식이 많지만, 천천히, 차례차례 읽고 이해하다 보면 어느새 이번 글의 목적인 RC회로의 응답을 구할 수 있으실 겁니다. RC 회로란? RC회로란 아래 그림과 같이 저항(R)과 커페시터(C)로 이루어진...

2022-07-13T02:01:00+00:00 2026-10-06T05:59:58+00:00 https://euijinrnd.github.io/blog_legacy/posts/SNN-Basic-Tutorial-3-SNN%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%9A%8C%EB%A1%9C%EC%9D%B4%EB%A1%A0(1)-%EA%B8%B0%EC%B4%88/ euijin_jeong

SNN Basic Tutorial 목차 Spiking Neural Network란 SNN을 위한 기초 뇌과학 SNN을 위한 회로이론(1): 기초 SNN을 위한 회로이론(2): RC회로 Leaky Integrate and Fire(LIF) 모델 설명 지난 글에서는 SNN을 이해하는데 최소한으로 필요하다고 생각하는 기초적인 뇌과학을 다루었습니다. 이번 포스트에서는 SNN을 이해하는데 도움이 될 기초 회로이론을 다뤄보겠습니다. 어떠한 자연 현상을 컴퓨터로 시뮬레이션하기 위해서는 그 현상을 수학적으로 나타낼 수 있도록 가공하는 과정이 필요한데, 저희는 이러한 과정을 모델링이라고 부릅니다. 시뮬레이션에는 모델링 과...