airoot의 인공지능 이야기

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 ..

RNN을 좀더 자세히 이해하기 위해 간단한 RNN 신경망을 구성해 보았다. 아래 RNN 신경망은 두개의 입력을 순차적으로 받는 신경회로이다. 1. 순전파순전파 시 사용하는 활성화함수는 tanh를 사용하고 출력을 위해 softmax를 사용하는 예이다. 2. 손실함수손실함수는 Cross-Entropy를 이용한다.3. 역전파가장 중요한 역전파 기울기를 계산해야 한다.RNN에서는 가중치를 3개(U, V, W)를 사용하므로 3개의 가중치에 대한 편미분을 구해야 한다.계산된 가중치는 아래와 같다.1) V로 미분하기2) W로 미분하기3) U로 미분하기이렇게 구해진 방정식을 이용하여 U, V, W의 가중치를 조정할 수 있다.다음에는 이를 이용해서 구현을 해보도록 하겠다.

로그함수는 주어진 숫자가 어떤 수의 거듭제곱으로 표현될 수 있는지를 나타내는 함수로, 수학에서 매우 중요한 역할을 한다. 로그함수의 기본 형태는 다음과 같다.y=log⁡b(x)여기서 b는 밑(base)이라 불리며, 로그함수가 어떤 밑을 기준으로 하는지를 나타낸다. x는 로그의 진수(argument)로, 밑의 몇 제곱이 x가 되는지를 묻는 것이다. 그리고 y는 결과값을 의미합니다. 이 식은 다음과 같이 해석할 수 있다.1. 로그의 종류상용로그 (Common Logarithm): 밑이 10인 로그를 말하며, 주로 log⁡(x) 또는 log⁡10(x)로 표기한다. 예를 들어, log⁡10(100)=2이다. 이는 10을 두 번 곱하면 100이 된다는 의미이다.자연로그 (Natural Logarithm): 밑이 ..

손실함수(loss function)는 신경망(또는 다른 머신러닝 모델)에서 모델의 예측값과 실제 값 간의 차이를 측정하는 함수이다. 이 함수는 모델이 얼마나 잘 수행하고 있는지를 정량적으로 평가하기 위해 사용된다. 모델의 출력이 실제 값과 얼마나 가까운지를 평가하여, 모델의 파라미터를 업데이트하고 최적화하는 과정에서 중요한 역할을 한다.손실함수의 역할신경망에서 학습이 이루어지는 과정은 다음과 같다.예측(Prediction): 신경망은 주어진 입력 데이터를 바탕으로 예측값을 생성한다.손실 계산(Calculate Loss): 손실함수는 예측값과 실제 값(타겟) 간의 차이를 계산한다. 이 값이 클수록 모델의 예측이 부정확한 것이다.역전파(Backpropagation): 손실함수의 값을 최소화하기 위해 역전파 ..

경사하강법(Gradient Descent)은 머신러닝과 최적화 문제에서 널리 사용되는 기법으로, 주어진 함수의 최솟값(또는 최댓값)을 찾기 위해 사용된다. 주로 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 데 사용되며, 이 과정에서 모델의 파라미터를 업데이트한다. 경사하강법의 기본 아이디어는 함수의 기울기(Gradient)를 이용하여 함수의 값을 점진적으로 줄여나가는 것이다.1. 경사하강법의 기본 원리경사하강법은 다음과 같은 절차를 따른다.초기값 설정: 먼저, 모델의 파라미터(예: 가중치와 편향)를 초기화한다. 이 초기값은 임의로 설정될 수 있다.기울기 계산: 현재 위치에서의 손실 함수의 기울기(Gradient)를 계산한다. 이 기울기는 파라미터 공간에서 함수가 가장 급격하게 증가하는 방향을 나타낸..

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..