인공지능/신경망19 그래프 신경망(Graph Neural Network) 그래프 신경망(GNN) 소개 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)은 복잡한 그래프 구조 데이터를 분석하고 모델링하는 데 사용되는 인공 신경망의 한 종류입니다. 그래프는 노드(node)와 엣지(edge)로 이루어진 네트워크 형태의 데이터 구조를 나타내며, 이러한 데이터는 사회 네트워크, 분자 구조, 지리 정보 등 다양한 분야에서 사용됩니다. GNN은 이러한 그래프 데이터의 특징을 적절하게 고려하여 그래프 상의 노드나 엣지에 대한 정보를 추출하고 분석하는 방법을 제공합니다. GNN의 구성 요소 GNN은 주로 아래와 같은 요소들로 구성됩니다: 그래프 표현 (Graph Representation) 그래프 신경망은 주어진 그래프 데이터를 표현하는 방식이 중요합니다. 각 노드와 엣지는 특정.. 2023. 8. 7. 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm) 진화 알고리즘(Evolutionay Algorithm)진화 알고리즘(Evolutionay Algorithm)은 생물학적 진화의 개념을 모방하여 최적화 문제를 해결하는 컴퓨터 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 자연 선택과 유전학적 변이를 활용하여, 해를 찾아가는 과정에서 최적해 또는 좋은 근사해를 찾는 데 사용됩니다. 주로 복잡하고 다양한 조건이 존재하는 최적화 문제에 적용됩니다. 진화 알고리즘의 기본 개념 유전자(Genes) : 해의 후보를 나타내는 개체들의 표현 방식을 말합니다. 보통 이진 문자여이나 실수 값들의 배열 등으로 표현됩니다. 적합도(Fitness) : 각 개체의 해의 후보들이 어마나 좋은지를 평가하는 함수입니다. 이 적합도 함수는 문제에 따라 다르며, 더 좋은 해의 후보에 더 높은 적합도 값을.. 2023. 7. 30. 신경망의 아키텍처 수정 신경망 양자화(Quantised Networks) 신경망 양자화는 딥 러닝 모델의 파라미터의 정밀도를 낮추는 방식으로 표현하는 기술을 말합니다. 일반적으로 딥 러닝 모델은 고정 소수점 또는 이진수로 파라미터를 표현하여 연산이 정밀도를 낮추는 방법을 사용합니다. 이렇게 함으로써 모델의 크기가 줄어드고, 연산에 드는 비용을 줄이고, 모바일 기기나 에지 디바이스 등에서 실행할 때 효율성을 높일 수 있습니다. 양자화는 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 가중치 양자화 딥 러닝 모델의 가중치 파라미터를 낮은 비트 수로 표현하는 것입니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 8비트 또는 4비트 정밀도로 가중치를 표현하는 것입니다. 가중치 양자화를 통해 모델의 크기를 크게 줄이고 메모리 사용량을 감소시킬 수 있.. 2023. 7. 28. Temporal Neural Network 시간적 신경망(Temporal Neural Network)은 순차적인 데이터나 시계열 데이터를 처리하기 위해 고안된 인공 신경망의 한 유형입니다. 이들은 특히 순차적 종속성과 시간적 동작을 가진 작업에 효과적으로 사용됩니다. 시간적 신경망의 핵심 특징은 재귀적인 연결(recurrent connections)의 존재이며, 이로 인해 정보가 지속적으로 저장되고 네트워크를 통해 시간에 걸쳐 전파될 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 과거 입력에 대한 메모리를 유지할 수 있어서 문맥을 파악하거나 순차적인 패턴을 잘 파악하는 데에 효과적입니다. 기본적인 시간적 신경망 구조는 "은닉 상태" 또는 메모리 셀"로 이루어지며, 새로운 입력이 처리될 때마다 각 시간 단계에서 업데이트됩니다. 각 시간 단계에서의 은닉 상태는.. 2023. 7. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음
