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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.
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.
트랜스포머(Transformer) 트랜스포머(Transformer)는 딥러닝에서 주로 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업에 사용되는 인공 신경망 모델입니다. "Attention Is All You Need"라는 논문에서 처음 소개되었으며, 기존의 순차적인 아키텍처 대비하여 병렬 처리를 가능하게 하여 효율적으로 학습할 수 있는 장점이 있습니다. 이러한 특성으로 인해 트랜스포머는 대규모 자연어 처리 작업에 뛰어난 성능을 보입니다. 어텐션(Attention) 트랜스포머의 핵심 기술인 어텐션(Attention)은 입력 시퀀스의 다른 위치 간의 상호 의존성을 모델링하는 메커니즘입니다. 어텐션 메커니즘을 통해 트랜스포머는 입력 시퀀스의 모든 요소를 동시에 처리하며, 각 요소가 다른 요소들과 얼마나 관련이 .. 2023. 7. 20.
순환신경망(RNN), LSTM, GRU 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 딥러닝의 한 종류로, 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 시퀀스 데이터는 순서와 시간적인 의존 관계를 가지는 데이터로, 예를 들면 문장, 음성, 주식 가격 등이 있습니다. RNN은 이러한 시퀀스 데이터의 특성을 이해하고 활용하여 예측, 분류, 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. RNN의 구조 RNN은 기본적으로 반복적인 구조를 가지고 있습니다. 각 시간 단계에서 입력을 받아 처리한 후, 이전 시간 단계의 출력을 기반으로 현재 시간 단계의 출력을 계산합니다. 이를 위해 RNN은 순환연결(recurrent connection)을 사용하여 이전 시간 단계의 출력을 현재 시간 단계의 입력과 함께 고려합니다. 이러한 구.. 2023. 7. 15.

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