airoot의 인공지능 이야기

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..

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..

자기조직화지도(SOM, Self-Organizing Map)는 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류로, 비지도 학습을 통해 입력 데이터를 시각적으로 표현하고, 그 데이터의 특성에 따라 유사한 패턴을 그룹화하는 데 사용된다. 이 기법은 주로 데이터의 차원을 축소하거나, 데이터를 클러스터링할 때 활용된다. 이를 처음 제안한 사람은 핀란드의 코호넨(Teuvo Kohonen) 교수이며, SOM을 '코호넨 지도(Kohonen Map)'라고 부르기도 한다.논문: Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps 주요 특징 및 원리:비지도 학습: SOM은 입력 데이터에 대한 레이블이 없을 때 사용된다. 즉, 지도 학습처럼 ..

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델은 Facebook AI Research (FAIR)에서 2020년에 처음 제안했다. Facebook AI 팀은 생성 기반 모델의 한계를 보완하기 위해, 외부 데이터를 실시간으로 검색하고 이를 바탕으로 더욱 정확한 답변을 생성할 수 있도록 하기 위해 RAG를 개발했다. 이 연구는 특히 GPT-3와 같은 대형 언어 모델들이 훈련된 데이터에 의존해 답변을 생성하는 방식을 개선하고자 했다.FAIR 팀이 발표한 논문에서는 RAG의 구조와 효율성을 설명하며, RAG가 대규모 언어 모델이 직면하는 몇 가지 문제(예: 최신 정보에 대한 접근 부족, 고정된 지식 문제)를 해결할 수 있는 방법으로 제안되었다. RAG는 인공지능 모델, 특히 자연어 처리(..

Stable Diffusion은 Autoencoder에 기초하여 발전된 이미지 생성 및 변형을 위한 딥러닝 기반 모델로, 특히 텍스트로부터 이미지를 생성하는 데 강점을 가지고 있다. 이 모델은 2022년에 Stability AI와 같은 연구 기관들에 의해 개발되었으며, 오픈소스 형태로 공개되어 많은 개발자들이 접근하고 활용할 수 있다.Stable Diffusion 모델의 핵심 아이디어는 디퓨전 프로세스(Diffusion Process)를 활용하여 점진적으로 이미지를 생성하는 것이다. 이 과정에서 모델은 노이즈가 섞인 이미지에서 노이즈를 제거하며 점차 선명한 이미지를 만들어낸다. 이 방법은 이미지 생성을 위한 매우 강력한 접근 방식으로, 특히 고해상도 이미지와 복잡한 장면을 생성할 때 효과적이다.주요 특징..

변분 오토인코더(Variational Autoencoder, VAE)는 Autoencoder의 변형 중 하나로, 데이터의 잠재 공간(latent space)에서 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 중점을 둔다. VAE는 기본 Autoencoder와는 달리, 입력 데이터의 잠재 변수를 확률 분포로 간주하고, 이를 통해 생성 모델의 기능을 수행한다. VAE의 주요 개념과 구조를 이해하기 위해서는 몇 가지 핵심 요소를 살펴볼 필요가 있다.1. 잠재 공간(Latent Space)VAE에서 입력 데이터는 잠재 공간에 매핑된다. 이 잠재 공간은 저차원 공간으로, 데이터를 구성하는 중요한 특징들을 압축하여 표현한다.일반적인 Autoencoder에서는 잠재 벡터가 고정된 값으로 변환되지만, VAE에서는 ..

Autoencoder는 인공 신경망의 일종으로, 데이터의 차원 축소와 특징 추출에 주로 사용된다. 간단히 말해, Autoencoder는 입력 데이터를 압축한 후 다시 원래의 형태로 복원하는 과정을 통해 데이터의 중요한 특징을 학습한다. Autoencoder는 다음과 같은 두 가지 주요 부분으로 구성된다.1. 인코더(Encoder)인코더는 입력 데이터를 저차원 잠재 공간(latent space)으로 압축하는 역할을 한다. 입력 데이터가 인코더를 거치면서 점점 더 작은 차원의 벡터로 변환되며, 이 과정에서 데이터의 중요한 특징만을 추출하게 된다. 이때, 네트워크의 마지막 은닉층에서는 입력 데이터보다 훨씬 적은 수의 뉴런을 가지는 저차원 벡터, 즉 잠재 벡터(latent vector)가 만들어진다.2. 디코더..

GNN(Graph Neural Network)은 딥러닝에서 그래프 데이터를 처리하는 모델로, 그래프 기반 딥러닝 모델의 범주에 속한다. GNN은 특히 비정형 데이터(unstructured data)에서 노드, 엣지, 그래프 구조를 학습하는 데 사용된다. 이를 통해 그래프의 구조적 정보와 노드 간의 관계를 모델링하고 학습할 수 있다.GNN의 개요그래프 데이터 처리: GNN은 그래프 데이터를 처리하기 위해 개발된 모델로, 그래프는 노드(정점)와 엣지(간선)로 구성된다. 이러한 그래프 구조는 소셜 네트워크, 분자 구조, 지식 그래프, 추천 시스템, 교통 네트워크 등 다양한 분야에서 자연스럽게 나타난다.학습 대상:노드 분류(Node Classification): 그래프 내의 개별 노드의 레이블을 예측하는 작업이..