airoot의 인공지능 이야기

다중 화자 인식(Multi-Speaker Recognition)에 적합한 AI 알고리즘은 다음과 같다.1. 화자 분할 (Speaker Diarization)여러 명이 동시에 말할 때, 발화 구간을 분리하는 알고리즘주요 알고리즘:x-vector + PLDA (Probabilistic Linear Discriminant Analysis)i-vector + PLDADNN 기반 Speaker Embedding (ECAPA-TDNN)Spectral Clustering 기반 DiarizationEnd-to-End Neural Diarization (EEND)2. 화자 식별 (Speaker Identification)특정 화자가 누구인지 인식하는 알고리즘주요 알고리즘:Deep Speaker Embeddings (x-..

Swin Transformer(Shifted Window Transformer)는 비전 트랜스포머(ViT)의 단점을 개선하여, 이미지 분류, 객체 검출, 분할(Segmentation) 등 다양한 비전 작업에 최적화된 모델이다. Microsoft Research에서 2021년에 발표했으며, 기존 CNN보다도 강력한 성능을 보인다.1. Swin Transformer의 핵심 개념1) Shifted Window 기반의 지역적(Self-Attention) 연산기존 ViT(Vision Transformer)는 Self-Attention을 적용하지만, 이는 연산량이 매우 많음.Swin Transformer는 이미지를 작은 창(Window) 단위로 나누고, 각 창에서 Self-Attention을 수행하여 연산량을 감소..

다중 객체 인식(Multiple Object Detection)에 적합한 대표적인 알고리즘은 다음과 같다.1. YOLO (You Only Look Once) 시리즈실시간 객체 인식에 적합속도가 빠르고 정확도도 높음최신 버전(YOLOv8 등)은 트랜스포머 기반 기법과 결합됨2. Faster R-CNN높은 정확도를 제공하는 대표적인 객체 탐지 알고리즘Region Proposal Network(RPN)를 활용하여 후보 영역을 생성한 후, CNN을 통해 객체를 분류실시간성은 다소 부족하지만, 정밀한 탐지가 필요할 때 유리함3. SSD (Single Shot MultiBox Detector)YOLO와 유사한 단일 패스(single-pass) 방식다양한 크기의 객체를 인식하는 데 강점이 있음YOLO보다는 느리지만 ..

https://arxiv.org/pdf/2405.16731 뇌는 환경과 상호 작용하기 전에도 학습을 준비합니다. 즉, 무작위 노이즈와 유사한 자발적인 신경 활동을 통해 구조를 정제하고 최적화합니다. 그러나 이러한 프로세스의 메커니즘은 아직 완전히 이해되지 않았으며 이 프로세스가 머신 러닝 알고리즘에 도움이 될 수 있는지 여부는 불분명합니다. 여기서는 피드백 정렬 알고리즘이 있는 신경망을 사용하여 이 문제를 연구하여 무작위 노이즈가 있는 신경망을 사전 학습하면 가중치 전송 없이도 학습 효율성과 일반화 능력이 향상된다는 것을 보여줍니다. 먼저 무작위 노이즈 학습은 역방향 시냅스 피드백과 일치하도록 전방 가중치를 수정하는데, 이는 피드백 정렬을 통해 오류를 가르치는 데 필요합니다. 결과적으로 사전 정렬된 가중..

PixelRNN은 이미지 생성 모델로, 이미지의 픽셀을 순차적으로 예측하는 방식을 사용한다. 주로 자연스러운 이미지 생성을 목표로 하며, 각 픽셀의 값은 이전 픽셀들의 값에 의존하는 확률 모델을 기반으로 계산된다. PixelRNN은 픽셀 간의 의존성을 학습하여 점진적으로 이미지를 생성하는데, 이를 통해 더 세밀하고 자연스러운 이미지를 얻을 수 있다.arXiv:1601.06759주요 특징:순차적 예측: 이미지를 한 번에 생성하는 대신, PixelRNN은 픽셀을 하나씩 순차적으로 예측한다. 각 픽셀은 그 이전에 생성된 픽셀들에 의존하게 된다.RNN 구조: PixelRNN은 순환 신경망(RNN)을 사용하여 이미지의 각 픽셀을 생성한다. 각 픽셀은 행렬의 가로와 세로 방향에서 각각의 RNN 계층을 통해 계산되며..

Kolmogorov-Arnold Networks(KANs)은 2024년에 등장한 신경망 아키텍처로, 기존의 딥러닝 모델들이 '블랙 박스'로 불리며 그 내부 작동 방식을 이해하기 어려운 문제를 해결하고자 고안되었다. 이 모델은 Kolmogorov-Arnold 정리를 기반으로 개발되었으며, 이를 통해 다변수 함수를 여러 개의 단순한 함수로 분해해 표현할 수 있다​.KAN의 주요 특징Kolmogorov-Arnold 정리: 이 정리는 모든 다변수 함수를 단순한 일변수 함수들의 합으로 나타낼 수 있다는 수학적 이론이다. 이를 신경망에 적용하면, 기존의 다층 퍼셉트론(MLP)과는 다른 방식으로 데이터를 처리하고 학습할 수 있다. KAN은 이 정리를 활용해 복잡한 문제를 더욱 효율적으로 해결하는 구조를 가지며, 특히..

Vision Transformer(ViT)는 기존의 합성곱 신경망(CNN)과는 다른 방식으로 이미지를 처리하는 혁신적인 딥러닝 모델이다. ViT는 이미지 인식, 분류, 객체 탐지 등에서 매우 우수한 성능을 보여주고 있으며, 자연어 처리에서 도입된 Transformer 모델의 개념을 시각적 데이터 처리에 적용한 것이 특징이다.ViT의 핵심 개념패치 분할(Patch Embedding): ViT는 이미지를 고정 크기의 패치로 나누어 각각을 작은 시퀀스로 처리한다. 예를 들어, 224x224 크기의 이미지를 16x16 크기의 패치로 나누면, 이 이미지가 14x14개의 패치로 변환된다. 이 패치들은 각각 Transformer 모델에 입력되는 시퀀스 역할을 한다.위치 인코딩(Position Encoding): Tr..

스파이크 신경망(Spiking Neural Networks, SNNs)은 생물학적으로 더욱 현실적인 방식으로 뇌의 신경 활동을 모사하는 신경망 모델이다. 기존의 인공신경망(ANN)이나 딥러닝 모델보다 더 뇌에 가깝게 동작하는 방식으로, 뉴런이 특정 임계값을 넘을 때만 활동 신호(스파이크)를 발화하는 것을 특징으로 한다.스파이크 신경망의 주요 특징뉴런 모델:SNN에서는 뉴런이 일정한 활성화 함수로 출력을 연속적으로 계산하는 대신, 이벤트 기반으로 작동한다. 뉴런은 입력 신호가 누적되어 특정 임계값(threshold)에 도달할 때까지 기다리며, 임계값을 넘는 순간에만 "스파이크"를 발화한다.대표적인 뉴런 모델로는 LIF(Leaky Integrate-and-Fire)와 Izhikevich 뉴런 모델 등이 있다..

헵 학습은 인공지능 및 신경 과학에서 중요한 학습 원리로, 인간의 뇌에서 시냅스가 강화되는 과정을 모방한 학습 방식이다. 헵 학습의 핵심은 다음과 같다.헵 학습 (Hebbian Learning)기본 원리: 헵 학습의 원리는 캐나다의 심리학자 도날드 헵(Donald Hebb)이 1949년에 제안한 것으로, "함께 발화하는 뉴런이 함께 연결된다"는 문장으로 요약할 수 있다. 두 뉴런이 동시에 활성화될 때 그들 사이의 연결이 강화된다는 개념이다. 이 원리를 통해 시냅스의 가중치가 시간이 지남에 따라 변화하고 강화된다.수학적 모델: 헵 학습의 수학적 표현은 간단하게 다음과 같이 나타낼 수 있다.Δwij=η⋅xi⋅yj여기서,Δwij: 뉴런 i에서 j로의 가중치 변화η: 학습률 (learning rate)xi​: ..

HyperNEAT (Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)는 NEAT 알고리즘의 확장 버전으로, 신경망의 구조뿐만 아니라 연결 가중치를 생성하는 패턴을 진화시키는 방법을 제안한다. HyperNEAT은 신경망의 가중치를 직접 진화시키기보다는, 연결 가중치를 결정하는 함수를 진화시킴으로써, 보다 복잡하고 효율적인 신경망을 설계할 수 있게 한다. 이 접근법은 특히 고차원 입력 공간과 대칭성을 가진 문제에서 큰 장점을 발휘한다.HyperNEAT의 핵심 개념CPPN (Compositional Pattern Producing Network):HyperNEAT의 핵심은 CPPN이라는 함수 생성 네트워크이다. CPPN은 특정 패턴을 출력하는 함수로, 이 패..