인공지능/신경망19 신경망과 확률2(볼츠만 머신, 베이지안) 볼츠만 머신(Boltzman Machine) 볼츠만 머신(Boltzman Machine)은 확류적인 그래프 모델 중 하나로, 에너지 함수를 이용하여 확률 분포를 표현하는 확률적인 모델입니다. 이 머신은 1985년에 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 테리 세이저(Terry Sejmowski)에 의해 소개되었습니다. 볼츠만 머신은 인공 신경망이 한 종류로 볼 수 있으며, 여러 개의 뉴런(유닛)으로 구성된 그래프 구조를 갖습니다. 이 그래프에서 뉴런들은 서로 연결되어 있고, 각 연결에는 가중치가 있습니다. 뉴런들은 두 가지 상태(활성화 또는 비활성화)를 가지고 있으며, 확률적인 방식으로 상태를 변경합니다. 볼츠만 머신은 확률적인 성질을 갖기 때문에 주어진 입력 데이터에 대해 확률 분포를 학습할 수 .. 2023. 7. 26. 지식 기반 신경 네트워크 지식 기반 신경 네트워크지식 기반 신경 네트워크는 지식 베이스를 활용하여 문제를 해결하는 데 사용되는 인공지능 기술입니다. 이러한 접근 방식은 기존의 머신 러닝 기술과 결합되어 지식 기반 시스템과 신경 네트워크의 강점을 효과적으로 이용하는데 목적이 있습니다. 지식 베이스(Knowledge Base) 지식 기반 신경 네트워크는 먼저 지식 베이스를 구축합니다. 이는 인간 전문가들이나 도메인 전문가들로부터 얻은 지식을 체계적으로 정리하고 저장한 데이터베이스입니다. 지식 베이스에는 일반적으로 규칙, 사실, 규칙의 조건과 결과 등이 포함됩니다. 신경 네트워크(Neural Network) 신경 네트워크는 인공지능의 핵심 기술로서, 뉴런들의 연결과 가중치를 모방한 모델입니다. 이 네트워크는 입력 데이터를 학습하고 처.. 2023. 7. 24. 신경망에서의 CHAOS/FRACTAL 원칙/ART CHAOS 신경망에서 혼돈(chaos)은 일부 적용된 경우에는 학습 및 데이터 처리에 도움이 될 수도 있지만, 일반적으로는 좋지 않은 현상으로 간주됩니다. 혼돈은 보통 불안정성, 예측 불가능성, 계산 불가능성 등의 특성을 가지고 있습니다. 아래는 신경망에서 혼돈이 무엇인지, 어떤 경우 발생할 수 있는지, 그리고 이로 인한 문제점에 대한 간단한 설명입니다. 혼돈(Chaos)의 정의 혼돈은 비선형 시스템에서 작은 변화가 큰 영향을 미치는 불규칙한 동작을 나타내는 수학적 개념입니다. 신경망은 비선형 시스템으로, 입력에 대한 작은 변화나 초기 조건의 약간의 변화가 출력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 과적합(Overfitting) 신경망에서 혼돈은 학습 데이터에 대해 과적합되어 일반화 성능이 저하되는 문제를 초.. 2023. 7. 23. 생성망(Generative Model) 생성망(Generative Model)은 인공지능 분야에서 사용되는 모델 중 하나로, 데이터를 생성하는 데에 사용되는 모델입니다. 생성망은 주어진 입력 데이터로부터 유사한 새로운 데이터를 생성하거나 원하는 특성을 가진 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 생성망은 확률적 모델로, 주어진 데이터를 분석하여 해당 데이터의 확률 분포를 학습합니다. 그리고 학습된 분포를 기반으로 새로운 데이터를 생성합니다. 이러한 특성 때문에 생성망은 주로 샘플링, 이미지 생성, 음악 생성, 자연어 생성 등에 사용됩니다. 대표적으로 생성망으로는 다음과 같은 두 가지 종류가 있습니다. 1. Variational Autoencoder(VAE) Variational Autoencoder(VAE)는 생성망의 한 유형으로, 주어진 데이터의.. 2023. 7. 22. 이전 1 2 3 4 5 다음
