컴퓨터공학/일반 4

Pretraining with Random Noise for Fast and RobustLearning without Weight Transport

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..

헵 학습 (Hebbian Learning)

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​: ..

인공지능 구현을 위해 기본적인 질문들

1. 신경망에서 운영 중에 노드들을 어떻게 신규로 연결할까?인간의 뇌는 학습을 통해 뉴런 간의 연결이 강화된다. 여기에는 어떤 법칙이 존재할까? SOM에서 제기하는 주변 뉴런의 활성화 방법은 참고가 될만 하다. 2. 역전파없이 어떻게 학습할까?대부분의 신경망은 역전파를 이용하여 훌륭하게 결과를 내고 있다. 하지만 우리의 뇌에는 이러한 역전파는 없을 것 같다. 그럼 어떻게 역전파없이 학습을 할 수 있을까? 이와 비슷한 신경망으로 BM(볼츠만 모델)이 있기는 하지만 아직까지는 초기 단계라서 아직 성공여부를 알 수 없다. 3. 시간에 따라 연속적인 데이터를 처리하는 모델은 무엇일까?우리의 뇌는 시간에 따라 들어오는 연속적인 데이터를 처리하고 학습한다. 아직까지 이런 모델의 신경망은 없는 것 같다. 4. 여러 ..

인공지능과 컴퓨터 공학

인공지능(AI)은 현대 사회에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로, 우리의 생활 방식과 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다. 컴퓨터 공학(Computer Science)은 이러한 변화를 가능하게 하는 근본적인 학문 중에 하나이다. 인공지능의 주요 부분은 소프트웨어 이외에도 로보틱스가 매우 중요한 요소가 된다. 본 블로그에서는 주로 소프트웨어 분야를 다룰 예정이다.인공지능과 컴퓨터 공학의 관계인공지능은 컴퓨터 과학의 한 분야로, 기계가 인간처럼 생각하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 만드는 것을 목표로 한다. 컴퓨터 공학은 컴퓨터 시스템의 이론적 기초부터 소프트웨어 개발, 하드웨어 설계에 이르기까지 포괄적인 학문이다. 인공지능은 컴퓨터 과학의 이론과 기술을 활용하여 지능형 시스템을 구축하고 있다.주요 기술..