전체 글30 Bayesian Neural Networks **베이지안 신경망(Bayesian Neural Networks, BNNs)**은 전통적인 신경망의 확장된 형태로, 확률론적 접근 방식을 통해 모델의 불확실성을 다루는 방식입니다. 일반적인 신경망에서는 가중치가 고정된 값으로 학습되지만, 베이지안 신경망에서는 가중치가 확률분포로 모델링됩니다. 이는 신경망이 각 가중치에 대해 불확실성을 고려할 수 있게 해주며, 예측에서 발생할 수 있는 불확실성을 함께 모델링할 수 있게 합니다.베이지안 신경망의 핵심 개념확률적 모델링: 베이지안 신경망은 모델의 파라미터(예: 가중치와 편향)가 고정된 값이 아니라 확률 분포를 따른다고 가정합니다. 이를 통해 신경망은 각 가중치에 대해 신뢰할 수 있는 범위를 정의하고, 예측 시 발생할 수 있는 불확실성까지 고려할 수 있습니다. .. 2025. 3. 27. Iteration of Though Iteration of Thought는 생각을 발전시키는 과정을 반복적으로 수행하는 방식으로, 주어진 문제에 대해 점진적으로 더 나은 해결책을 도출해 나가는 방법입니다. 이 방법은 Tree of Thought와 Graph of Thought와 같은 다른 사고의 구조와 비교할 때, 몇 가지 중요한 장점을 제공합니다. 각 구조는 사고를 전개하는 방식에서 차이를 보이지만, Iteration of Thought는 특히 문제 해결의 깊이와 효과적인 수정 과정을 강조합니다.Iteration of Thought의 장점점진적 개선: Iteration of Thought는 초기 아이디어나 해결책을 바탕으로 반복적으로 생각을 발전시켜 나가는 과정입니다. 이를 통해 아이디어를 계속해서 다듬고 수정하면서 점진적으로 더 나은 .. 2025. 3. 27. 신경망의 Uncertainty에 대해 Aleatoric Uncertainty (알레아토릭 불확실성)Aleatoric Uncertainty는 데이터 내에서 본질적으로 존재하는 불확실성을 의미합니다. 즉, 측정된 데이터 자체의 무작위성이나 내재적인 변동성으로 인한 불확실성입니다. 예를 들어, 실험 데이터에서 측정 오류나 환경적 요인들(예: 센서의 정확도, 자연의 변화 등)이 포함될 때 발생하는 불확실성입니다. Aleatoric Uncertainty는 데이터를 수집하는 과정에서 피할 수 없는 변동성을 나타내므로, 이를 줄이기 위한 방법은 데이터 수집의 품질을 높이거나 데이터를 더욱 세밀하게 측정하는 방법이 있습니다. 하지만 이 불확실성은 모델 개선만으로는 완전히 제거할 수 없으며, 불확실성의 한계로 남아 있을 수 있습니다.Epistemic Unc.. 2025. 3. 27. inductive bias? Inductive bias는 머신러닝 모델이 학습을 시작할 때, 주어진 데이터로부터 일반화된 규칙을 도출하는 데 도움을 주는 선험적인 가정이나 편향을 의미합니다. 쉽게 말해, 모델이 특정 문제를 해결하기 위해 "이렇게 행동할 것이다"라고 미리 설정한 규칙이나 전제를 말합니다. 이는 학습 과정에서 데이터가 부족하거나 노이즈가 많을 때 중요한 역할을 합니다. 머신러닝 모델은 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 그 패턴을 기반으로 보지 못한 데이터를 예측해야 하기 때문에, inductive bias가 없다면 과적합이나 부적절한 일반화가 발생할 수 있습니다.Inductive Bias의 중요성모든 머신러닝 알고리즘은 제한된 데이터를 기반으로 학습하므로, 그 자체로는 모든 가능한 입력에 대해 학습을 하지 못합니다. 이.. 2025. 3. 27. CNN은 강한 Inductive bias를 갖고 있어 데이터가 적은 경우 활용성이 높다 CNN(합성곱 신경망)과 ViT(비전 트랜스포머)는 각각 다른 방식으로 이미지를 처리하며, 이들의 inductive bias는 크게 다릅니다. inductive bias는 모델이 학습을 시작할 때 가정하는 데이터에 대한 선험적 지식을 의미합니다. CNN과 ViT는 이 선험적 지식에 대해 서로 다른 접근 방식을 취합니다.CNN의 inductive biasCNN은 이미지 데이터를 처리할 때 지역적 특성을 강조합니다. 즉, CNN은 입력 이미지의 각 영역에서 작은 필터를 사용하여 특성을 추출합니다. 이 과정에서 공간적 지역성과 변형 불변성을 고려하는 inductive bias가 강하게 적용됩니다. CNN은 이미지 내에서 공간적으로 인접한 픽셀들이 더 밀접한 관계를 맺고 있다는 가정을 두고 필터를 통해 이를 추.. 2025. 3. 27. 딥시크 R1 주요특징 1. 고도화된 추론 능력DeepSeek R1 모델은 복잡한 문제를 해결하기 위한 고도화된 추론 능력을 자랑합니다. 특히 자연어 처리(NLP)와 복잡한 문제 해결에 있어서 기존 모델들을 능가하는 성능을 보입니다. 이 모델은 인간처럼 다양한 정보를 종합하고, 논리적인 연관성을 파악하여 더 정확한 결론을 도출해냅니다. 예를 들어, 기존의 AI 모델이 직관적으로 처리하기 어려운 모호한 질문이나 추상적인 개념에 대해서도 높은 정확도로 답변할 수 있습니다.2. 대규모 데이터 처리DeepSeek R1 모델은 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 모델은 매우 큰 데이터셋을 학습하고 이를 통해 성능을 극대화할 수 있도록 설계되었습니다. 이 모델은 데이터의 다양한 특성, 즉 패턴 인식,.. 2025. 3. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음