airoot의 인공지능 이야기

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(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..

다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)은 인공 신경망의 한 형태로, 여러 개의 퍼셉트론 층으로 구성되어 있다. MLP는 입력층, 하나 이상의 은닉층, 출력층으로 이루어져 있으며, 각 층은 다수의 노드(뉴런)로 구성된다. MLP는 단순한 퍼셉트론으로 해결할 수 없는 비선형 문제(XOR 문제)를 해결할 수 있도록 고안되었다.다층 퍼셉트론의 구조입력층(Input Layer):네트워크의 첫 번째 층으로, 각 노드는 입력 데이터를 받아들인다. 이 층은 단순히 데이터를 다음 층으로 전달하는 역할을 한다.은닉층(Hidden Layers):하나 이상의 은닉층으로 구성될 수 있으며, 각 은닉층은 여러 개의 노드로 구성된다. 은닉층의 노드는 입력 데이터를 처리하고 특징을 추출하는 역할을 한다.은..