신경망20 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. 연합학습/분산학습 연합학습(Federated Learning) 연합학습(Federated Learning)은 기계 학습 분야에서 개인 또는 분산된 디바이스들이 로컬 데이터에서 모델을 학습하고 중앙 어버와 통신하여 전체 모델을 개선하는 분산 학습 방법입니다. 이는 개인 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 유지하는 데 도움이 되며, 중앙 집중화된 데이터베이스를 요구하지 않아도 되어 네트워크 대역폭과 데이터 전송 비용을 절감할 수 있는 장점이 있습니다. 전통적인 기계 학습 방법은 중앙 서버에서 모든 데이터를 수집한 뒤에 모델을 학습하는 방식이었습니다. 하지만 이러한 방식은 개인 데이터를 중앙 서버로 보내기 때문에 개인 정보 보호의 문제와 데이터 전송의 부담을 초래합니다. 연합학습은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. .. 2023. 7. 29. 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. 이전 1 2 3 4 5 다음
