airoot의 인공지능 이야기

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..

먼저 LSTM(Long Short-Term Memory) 개요 보기 LSTM을 자세히 이해하기 위해 논문에 기재된 기본 모델을 이용하여 역전파를 구해본다.1. 순전파 2. 손실함수3. 역전파3.1 기본 함수3.2 각 가중치의 역전파

먼저 RNN(Recurrent Neural Network) 개요 보기 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 구..

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 ..

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..

CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), 생성형 AI에서 사용하는 트랜스포머(Transformer)의 차이점과 특징을 설명한다. 1. CNN (Convolutional Neural Networks) 구조와 동작 방식:CNN은 이미지 데이터 처리에 주로 사용된다. 입력 이미지에서 특징을 추출하기 위해 컨볼루션 필터를 사용한다.필터를 통해 지역적인 특징을 학습하고, 풀링 레이어를 통해 차원을 축소한다. 장점:이미지 및 영상 데이터 처리에 매우 효율적.지역적인 특징을 잘 학습할 수 있음.파라미터 수가 적고, 학습이 비교적 빠름. 단점:순차 데이터 처리에는 적합하지 않음.이미지의 전체적인 문맥을 이해하는 데 한계가 있을 수 있음. ..

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..