airoot의 인공지능 이야기

PixelRNN

PixelRNN은 이미지 생성 모델로, 이미지의 픽셀을 순차적으로 예측하는 방식을 사용한다. 주로 자연스러운 이미지 생성을 목표로 하며, 각 픽셀의 값은 이전 픽셀들의 값에 의존하는 확률 모델을 기반으로 계산된다. PixelRNN은 픽셀 간의 의존성을 학습하여 점진적으로 이미지를 생성하는데, 이를 통해 더 세밀하고 자연스러운 이미지를 얻을 수 있다.arXiv:1601.06759주요 특징:순차적 예측: 이미지를 한 번에 생성하는 대신, PixelRNN은 픽셀을 하나씩 순차적으로 예측한다. 각 픽셀은 그 이전에 생성된 픽셀들에 의존하게 된다.RNN 구조: PixelRNN은 순환 신경망(RNN)을 사용하여 이미지의 각 픽셀을 생성한다. 각 픽셀은 행렬의 가로와 세로 방향에서 각각의 RNN 계층을 통해 계산되며..

Kolmogorov-Arnold Networks

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..

Vision Transformer

Vision Transformer(ViT)는 기존의 합성곱 신경망(CNN)과는 다른 방식으로 이미지를 처리하는 혁신적인 딥러닝 모델이다. ViT는 이미지 인식, 분류, 객체 탐지 등에서 매우 우수한 성능을 보여주고 있으며, 자연어 처리에서 도입된 Transformer 모델의 개념을 시각적 데이터 처리에 적용한 것이 특징이다.ViT의 핵심 개념패치 분할(Patch Embedding): ViT는 이미지를 고정 크기의 패치로 나누어 각각을 작은 시퀀스로 처리한다. 예를 들어, 224x224 크기의 이미지를 16x16 크기의 패치로 나누면, 이 이미지가 14x14개의 패치로 변환된다. 이 패치들은 각각 Transformer 모델에 입력되는 시퀀스 역할을 한다.위치 인코딩(Position Encoding): Tr..

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​: ..

HyperNEAT (Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)는 NEAT 알고리즘의 확장 버전으로, 신경망의 구조뿐만 아니라 연결 가중치를 생성하는 패턴을 진화시키는 방법을 제안한다. HyperNEAT은 신경망의 가중치를 직접 진화시키기보다는, 연결 가중치를 결정하는 함수를 진화시킴으로써, 보다 복잡하고 효율적인 신경망을 설계할 수 있게 한다. 이 접근법은 특히 고차원 입력 공간과 대칭성을 가진 문제에서 큰 장점을 발휘한다.HyperNEAT의 핵심 개념CPPN (Compositional Pattern Producing Network):HyperNEAT의 핵심은 CPPN이라는 함수 생성 네트워크이다. CPPN은 특정 패턴을 출력하는 함수로, 이 패..

NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies) 알고리즘은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 진화시키는 혁신적인 진화 알고리즘이다. Kenneth O. Stanley와 Risto Miikkulainen이 제안한 NEAT은 신경망이 단순한 구조에서 출발해 점진적으로 복잡한 구조로 발전할 수 있도록 설계되었다. 이는 전통적인 유전 알고리즘이 고정된 구조에서 가중치만 최적화하는 것과는 차별화된 접근이다.NEAT 알고리즘의 주요 개념초기화 및 기본 아이디어:NEAT은 매우 단순한 신경망(예: 입력층과 출력층만 있는 구조)에서 시작하여 점진적으로 새로운 노드와 연결을 추가하며 네트워크를 발전시킨다.신경망의 성능을 평가하는 피트니스 함수(fitness function)를 사용하여 진..

유전 알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)은 진화 생물학의 자연 선택 원리에 기반하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. John Holland에 의해 처음 개발된 이 알고리즘은 무작위 탐색과 최적화 기술의 조합을 통해 복잡한 문제를 풀 수 있는 강력한 도구로 알려져 있다. 유전 알고리즘은 특히 탐색 공간이 매우 넓거나 경사가 잘 정의되지 않은 문제에서 효과적이다.유전 알고리즘의 핵심 개념초기 개체군(Population):유전 알고리즘은 먼저 무작위로 초기 개체군을 생성하는 것으로 시작한다. 각 개체는 문제의 가능한 해를 나타내며, 유전적 정보를 담고 있는 염색체(Chromosome)로 표현된다.염색체는 이진수, 실수, 또는 다른 데이터 구조로 표현될 수 있으며, 특정 문제에 맞게 설계된다...

인공지능에 연구에 있어 표본이 되는 인간의 뇌 구조를 이해하는 것은 매우 중요하다.우리의 뇌는 단일 구조로 되어 있지 않다. 뇌의 구조체 별로 다른 뉴런 구조를 가지고 있다는 것이다. 이는 인공지능에 있어서도 여러 신경망 구조가 합쳐져야 할 수도 있다는 것이다.다만 아직 궁금한 것은 이러한 다른 구조가 진화적으로 어쩔 수 없어 그렇게 자란 것인지 아니면 진화적인 산물이지만 그래도 그게 효율적이어서 그렇게 달라진 것인지 이해할 필요는 있다. 대뇌피질(대뇌 겉질)과 해마는 모두 뉴런으로 구성되어 있지만, 그들의 뉴런 구조와 기능에는 차이가 있다.대뇌피질의 뉴런구조:층 구조: 대뇌피질은 주로 6개의 층으로 이루어져 있다. 각 층은 기능적으로 다른 뉴런을 포함하며, 정보 처리와 관련된 고차원적인 기능을 담당한다..

LSTM을 자세히 이해하기 위해 논문에 기재된 기본 모델을 이용하여 역전파를 구해본다.1. 순전파 2. 손실함수3. 역전파3.1 기본 함수3.2 각 가중치의 역전파

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 ..