airoot의 인공지능 이야기

인공지능에서 사용하는 벡터(Vector)는 데이터와 정보를 수학적으로 표현하고 처리하는 기본 단위이다. 벡터는 주로 기계 학습, 딥러닝, 자연어 처리(NLP)와 같은 다양한 인공지능 분야에서 중요한 역할을 한다. 1. 벡터의 기본 개념벡터의 정의: 벡터는 크기와 방향을 가지는 양을 나타내는 개념으로 여러 개의 수치(숫자)를 순서대로 나열한 것이다, 공간 상에서 화살표로 표시할 수 있다. 이러한 수치들은 보통 "차원"이라고 부른다. 예를 들어, 3차원 벡터 [1, 2, 3]은 세 개의 수(1, 2, 3)로 구성된 벡터이다.V = [v1, v2, v3]차원(Dimension): 벡터의 크기 또는 길이를 나타내며, 벡터에 포함된 수치의 개수이다. 예를 들어, 2차원 벡터는 두 개의 수치로, 100차원 벡터는 ..

GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 제안된 혁신적인 딥러닝 모델로, 데이터 생성 모델의 하나이다. GAN은 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator) 간의 경쟁을 통해 데이터를 학습하고 새로운 데이터를 생성한다. GAN은 특히 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 증강 등 다양한 응용 분야에서 큰 성과를 거두고 있다.arXiv:1406.2661GAN의 기본 구조GAN은 기본적으로 두 개의 신경망으로 구성된다.생성자(Generator):생성자는 임의의 잡음(z) 벡터를 입력으로 받아들여, 진짜 같은 가짜 데이터를 생성하는 역할을 한다. 생성자는 진짜와 구별하기 어려운 데이터를 생..

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..

GRU(Gated Recurrent Unit)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)의 변형 중 하나로, LSTM(Long Short-Term Memory)의 대안으로 제안되었다. GRU는 LSTM과 유사하게 장기 의존성 문제를 해결하려 하지만, 더 간단한 구조를 가지고 있어 계산 효율이 높다는 특징이 있다. GRU는 2014년 Kyunghyun Cho와 그의 동료들에 의해 처음 소개되었다.GRU의 구조GRU는 LSTM과 달리 별도의 셀 상태(cell state) 없이, 단일 히든 상태(hidden state)를 통해 정보를 전달한다. GRU는 다음과 같은 두 가지 주요 게이트로 구성된다:리셋 게이트(Reset Gate):리셋 게이트는 현재의 입력 정보와 이전의 히든 상태 ..

LSTM(Long Short-Term Memory)은 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)의 한 종류로, 시계열 데이터나 순차적 데이터를 다룰 때 사용된다. LSTM은 RNN이 가지는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 설계되었다. 기본 RNN은 시퀀스가 길어질수록 이전 정보에 대한 의존성을 잃어버리는 '장기 의존성 문제'를 겪는데, LSTM은 이 문제를 해결하기 위해 고안된 특별한 구조를 가지고 있다.LSTM의 구조LSTM 셀은 기본 RNN 셀과는 달리 여러 개의 게이트(gate)로 구성되어 있다. 각각의 게이트는 정보를 선택적으로 기억하고 잊어버리도록 설계되었다. LSTM의 주요 구성 요소는 다음과 같다.셀 상태(Cell State):셀 상태는 LSTM의 중요한 부분으로,..

Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 고정된 길이의 벡터로 인코딩한 다음, 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 딥러닝 모델 구조이다. 이 구조는 기계 번역, 텍스트 요약, 질의응답 시스템 등과 같은 자연어 처리 작업에서 특히 유용하다. 이제 더 깊이 들어가서 Seq2Seq 모델의 내부 동작, 학습 과정, 그리고 어텐션 메커니즘에 대해 자세히 설명하겠다.1. Seq2Seq 모델의 기본 구조인코더 (Encoder)역할: 인코더는 입력 시퀀스를 받아 이를 고정된 길이의 벡터로 압축하는 역할을 한다. 이 벡터를 '컨텍스트 벡터(context vector)'라고 한다.구조: 인코더는 일반적으로 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), 또는 GRU..

Word2Vec은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 벡터로 변환하는 방법을 제시한 모델이다. 이 모델은 단어의 의미적 유사성을 벡터 공간에서 반영하여 단어 간의 관계를 학습한다. Word2Vec은 구글의 연구원인 Tomas Mikolov와 그의 동료들에 의해 2013년에 제안되었다. 1. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space." 이 논문에서는 Word2Vec 모델의 기본 개념과 CBOW 및 Skip-gram 모델을 설명한다. 이 논문은 단어의 벡터 표현을 효율적으로 학습하는 방법을 제시하였으며, 자연어 처리의 여러 작업에 혁신적인 영향을..

먼저 Transformer 개요 보기 오늘은 Transformer를 이해하는 시간을 가져보고자 한다. Transformer를 이해함으로서 인공지능 알고리즘에 대한 접근에 좀더 다가갈 수 있겠지만 이미 아는 바와 같이 Transformer 알고리즘을 구현해서 효과를 보기 위해서는 엄청난 양의 학습데이터와 학습시간(리소스)을 요구하기 때문에 사실상 구현은 가능하지만 효과를 보기는 쉽지 않다. 그럼에도 Trasformer 에 대해 이해의 관점으로 접근하고자 한다. 이해해야 하는 기본 내용은 "Attention Is All You Need"의 구성도이다.1. 기본 용어 정리Tensor(T) : 수학에서 사용하는 다차원 배열Query(q) : 하나의 텐서. 입력의 단위Weight(w) : 연산에서의 가중치. 하나..

"해석 가능한 AI"는 AI 모델이나 알고리즘이 내리는 결정이나 예측의 과정을 인간이 이해하고 설명할 수 있는 AI를 의미한다. 이는 AI가 왜 특정한 결정을 내렸는지를 명확하게 설명할 수 있는 능력을 갖추고 있음을 말한다. 우리 모두 알다시피 현재의 인공지능은 상황에 따라 충분히 거짓말을 하고 있기 때문이다. 일반적으로 AI, 특히 딥러닝 모델들은 매우 복잡하고, 그 내부 구조가 '블랙 박스'처럼 느껴질 수 있다. 이러한 모델들이 어떻게 특정 결론에 도달했는지 알기 어려울 때가 많다. 하지만 해석 가능한 AI는 이 과정에서 어떤 특성들이 중요한 역할을 했는지, 또는 어떤 규칙들이 적용되었는지를 설명할 수 있어야 한다. 이러한 해석 가능성은 특히 의료, 금융, 법률과 같은 민감한 분야에서 중요한데, 이는..

Switch Transformer는 Google Research에서 2021년에 발표한 모델로, 대규모 언어 모델을 더욱 효율적으로 학습하고 사용할 수 있도록 설계된 트랜스포머 아키텍처의 변형이다. 이 모델은 효율성과 성능을 동시에 추구하며, 단일 모델에서 조정 가능한 희소성(sparsity)을 도입하여 초대형 모델에서도 계산 자원과 메모리를 절약할 수 있는 방법을 제안한다. Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient SparsityIn deep learning, models typically reuse the same parameters for all inputs. Mixture of Expert..