airoot의 인공지능 이야기

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​: ..

Forward-Forward Algorithm(FF)은 딥러닝 및 인공지능 연구 분야에서 새로운 훈련 방법으로 제안된 알고리즘 중 하나이다. 주로 전통적인 역전파(Backpropagation) 알고리즘의 대안으로 연구되고 있다.전통적인 역전파에서는 순전파->역전파의 과정을 거치므로 역전파라는 실재 뇌에서는 존재하지 않을 것 같은 과정을 거치게 된다.반면 FF의 경우 손실계산을 위해 순전파를 사용하므로 좀더 적절?해 보일 수 있다. 다만 현재의 FF로는 역시 불필요한? 순전파가 있고 현재의 손실보정율이 역전파에 비해 떨어지는 문제가 있다.다만 딥러닝에 있어 역전파 외에도 순전파가 가능하다는 점을 보여주었고 향후 두번째 순전파를 손실보정과 결과출력, 손실계산을 동시에 사용한다면 좀더 좋은 모델이 되지 않을까..

역전파(Backpropagation)는 인공 신경망에서 사용되는 핵심 알고리즘으로, 신경망의 가중치(weight)를 학습시키는 데 사용된다. 역전파 알고리즘은 신경망의 출력과 실제 값 사이의 오차를 기반으로 가중치를 업데이트하여 신경망의 성능을 향상시키는 과정이다.  이 과정을 통해 기존 퍼셉트온의 XOR미해결 문제를 해결할 수 있었다.1. 기본 개념신경망은 여러 개의 층(layer)으로 구성되어 있으며, 각 층에는 여러 개의 뉴런(neuron)이 있다. 각 뉴런은 입력 값을 받아 가중치와 곱한 후 비선형 활성화 함수를 통해 다음 층으로 전달한다. 신경망의 학습 과정은 주어진 입력에 대해 원하는 출력 값을 만들어내기 위해 가중치를 조정하는 과정이다.2. 순전파(Forward Propagation)입력 데..

뇌 안에는 거울 세포 외에도 뇌에는 특별한 기능을 하는 다양한 종류의 신경 세포가 있다. 각 세포는 고유의 역할과 기능을 가지고 있으며, 이들은 뇌의 복잡한 작업을 수행하는 데 필수적이다. 다음은 뇌에서 특별한 기능을 하는 몇 가지 주요 신경 세포들이다.1. 파페즈 회로의 뉴런 (Papez Circuit Neurons)기능: 감정 처리와 기억 형성에 중요한 역할을 한다.위치: 해마, 시상하부, 대상피질 등 여러 뇌 구조에 걸쳐 있다.특징: 이 회로는 감정 경험을 처리하고 이를 기억과 연관짓는 데 중요한 역할을 한다.2. 카할-레티우스 뉴런 (Cajal-Retzius Cells)기능: 뇌의 피질 형성 초기 단계에서 중요한 역할을 한다.위치: 주로 뇌의 피질 표면에 위치한다.특징: 이 세포들은 뇌의 피질이 ..

뇌에는 따라하기와 관련된 거울 세포가 있다. 거울 세포(거울 뉴런, mirror neurons)는 1990년대 초 이탈리아의 파르마 대학교에서 자코모 리촐라티(Giacomo Rizzolatti)와 그의 동료들에 의해 처음 발견된 신경 세포이다. 이 세포는 특정한 행동을 할 때뿐만 아니라, 다른 사람이 같은 행동을 하는 것을 관찰할 때도 활성화된다. 거울 세포는 인간과 동물의 행동 이해와 모방, 공감, 사회적 상호작용에 중요한 역할을 하는 것으로 여겨진다.주요 특징이중 역할:행동 수행: 자신이 특정 행동을 할 때 활성화된다.행동 관찰: 다른 사람이 같은 행동을 할 때도 활성화된다.위치:주로 전두엽과 두정엽의 운동 영역과 관련된 부분에서 발견된다.기능 및 역할모방 학습:거울 세포는 우리가 다른 사람의 행동을..

퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 가장 기본적인 단위로, 하나의 뉴런을 모형화한 것이다. 퍼셉트론은 1957년 Frank Rosenblatt에 의해 처음 제안되었으며, 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용된다. 퍼셉트론의 기본 개념과 작동 원리는 다음과 같다.퍼셉트론의 구조입력층(Input Layer):여러 개의 입력 값 x1,x2,…,xn​으로 구성됩니다. 각 입력 값은 뉴런에 연결된다.가중치(Weights):각 입력 값에는 가중치 w1,w2,…,wn가 부여됩니다. 가중치는 입력 값의 중요도를 나타내며 학습 과정에서 조정된다.편향(Bias):뉴런의 출력 값을 조정하는 데 사용되는 추가적인 매개변수 b이다. 편향은 뉴런이 활성화될 기준을 설정하는 역할을 한다.활성화 함수(Activation F..

CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 주로 이미지와 같은 데이터를 처리하는 데 사용되는 딥러닝 모델이다. CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 영상 처리, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. CNN의 주요 구성 요소와 작동 원리는 다음과 같다.주요 구성 요소Convolutional Layer (합성곱 층):이미지의 특징을 추출하는 역할을 한다. 필터(또는 커널)를 사용하여 입력 이미지와 합성곱 연산을 수행한다.각 필터는 이미지의 다른 특징을 감지하는 데 사용되며, 필터의 가중치는 학습을 통해 조정된다.활성화 함수(ReLU)를 적용하여 비선형성을 추가한다.Pooling Layer (풀링 층):입력 이미지의 크기를 줄여 계산량을 줄이고, 중요한 특..

인공 신경망(Neural Network)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 개발된 계산 모델로, 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 데 사용된다. 인공 신경망은 다양한 문제를 해결할 수 있는 유연한 모델로, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 여러 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 신경망의 기본 개념, 구조, 작동 원리 및 주요 구성 요소를 설명하겠다. 인공 신경망의 기본 개념인공 신경망은 여러 개의 노드(뉴런)로 구성된 네트워크로, 입력 데이터를 처리하여 출력 값을 생성한다. 신경망은 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측, 분류, 회귀 등의 작업을 수행한다.신경망의 구조입력층(Input Layer):네트워크의 첫 번째 층으로, 입력 데이터를 받아들인다. 입력층의 노드 수는 입력 데이터의 특성 수와 같다.은닉..

인간의 뇌는 약 860억 개의 신경세포(뉴런)로 구성되어 있다.그 외에 신경 아교 세포(글리아 세포)라는 중요한 세포들이 많이 존재하며, 이들은 뉴런의 기능을 지원하고 보호하는 역할을 한다. 글리아 세포의 수는 뉴런의 수보다 많으며, 약 1조 개에 달한다고 추정된다. 인간의 뇌에는 약 100조 개의 시냅스가 존재하는 것으로 추정된다. 시냅스는 뉴런 간의 연결 부위로, 신경 신호가 전달되는 중요한 역할을 한다. 각 뉴런은 수천에서 수만 개의 시냅스를 형성할 수 있으며, 이는 뇌의 복잡한 네트워크를 구성하고 다양한 기능을 수행할 수 있도록 한다. GPT-3의 경우 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있었다. GPT-4의 매개변수 수는 전례 없는 1조 8천억개에 달할 수 있다. ChatGPT의 파라미터는 인..

인공지능(AI)과 뇌과학(Neuroscience)은 현대 과학 기술의 가장 흥미로운 교차점 중 하나이다. 이 두 분야는 서로 밀접하게 연결되어 있으며, 각각의 발전이 서로에게 중요한 영향을 미치고 있다. 나는 인공 지능의 시작은 뇌과학에서 비롯되었다고 생각한다. 인공지능과 뇌과학의 관계인공지능은 인간의 지능을 모방하고자 하는 기술이다. 이는 곧 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지를 이해하고, 이를 기반으로 알고리즘과 시스템을 설계하는 것과 밀접한 관련이 있다. 뇌과학은 인간의 뇌와 신경 시스템을 연구하여 이러한 작동 원리를 밝히는 학문이다. 인공지능 연구자들은 뇌과학에서 얻은 통찰을 활용하여 더 나은 AI 시스템을 개발하고, 반대로 AI 기술을 이용하여 뇌의 복잡한 기능을 연구하는 데 도움을 주게 된다.주요 ..