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• 합성곱 신경망 Convolutional neural network, 畳み込み..

  신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional neural network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 필터링 기법을 인공신경망에 적용하여 이미지를 효과적으로 처리할 수 있는 심층 신경망 기법으로 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동...

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• 딥 러닝 Deep learning, ディープラーニング

  안되고 진동 또는 발산하는 문제, 트레이닝셋에 너무 가깝게 맞추어 학습되는 과적합 (Overfitting) 문제, 원론적으로 생물학적 신경망과는 다르다는 이슈들이 끊임 없이 제기되면서 인공신경망은 관심에서 멀어졌고 90년대와 2000년대에는 서포트 벡터 머신 같은 기법들이 각광받게 된다. 본격적으로 딥 러닝이란 용어...

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• 샴 신경망 Siamese neural network

  샴 신경망(Siamese neural network)은 가중치와 구조가 같은 인공 신경망에 두 입력을 넣은 뒤 출력을 비교하는 인공 신경망이다. 얼굴 인식 시스템에 활용할 수 있다. 손실 함수로 삼중항 손실(triplet loss)이나 대조 손실(contrastive loss) 함수를 사용한다. 기능적으로는 샴 네트워크와 유사하지만 약간 다른 기능...

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• 신경망 교환 포맷 Neural Network Exchange Format

  신경망 교환 포맷(Neural Network Exchange Format, NNEF)은 크로노스 그룹이 개발한 인공 신경망 데이터 교환 형식이다. 다양한 장치 및 플랫폼의 애플리케이션에서 신경망 훈련 도구와 추론 엔진을 풍부하게 조합하여 사용할 수 있도록 하여 기계 학습 배포 단편화를 줄이기 위한 것이다. NNEF는 구조, 작동 및 데이터...

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  딥 러닝 Deep Learning

  식이다. 보고 배운 것을 기억하고, 그것을 토대로 새로운 사실을 추론한다는 점에서 인간의 사고와 유사한 기술이라고 할 수 있다. 이성규는 딥 러닝은 “인공신경망의 한계를 넘어서기 위한 방편으로 도출된 알고리즘이다”면서 이렇게 말했다. “딥 러닝의 역사는 그래서 인공신경망의 역사와 궤를 같이한다. 인공...

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• 인간 두뇌 흉내내 인공지능 전력 소모 줄였다

  직접 구현하는 새로운 인공지능 학습 방식을 제시한 것이다. 연구팀은 개발된 기술의 효율성을 증명하기 위해 독자적인 전자 시냅스 소자가 탑재된 인공 신경망 하드웨어를 제작했으며, 여기에 개발한 알고리즘을 적용해 실제 인공지능 학습을 진행했다. 그 결과 인공지능 학습에 필요한 에너지를 37% 절약할 수 있었다...

  도서 과학향기 | 태그 컴퓨터/정보통신 , 과학 일반
• 그래프 신경망 Graph neural network

  기계 학습 그래프 신경망(Graph neural network, GNN)은 그래프로 표현될 수 있는 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망의 한 종류에 속한다. "기하학적 딥 러닝"이라는 보다 일반적인 주제에서 기존의 특정 신경망 아키텍처는 적절하게 정의된 그래프에서 작동하는 GNN으로 해석될 수 있다. 컴퓨터 비전의 맥락에서...

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• 신경망 기계 번역 Neural machine translation, ニューラ..

  신경망 기계 번역(Neural machine translation, NMT)은 일련의 단어의 가능성을 예측하기 위해 인공 신경망을 사용하는 기계 번역 접근 방법으로, 일반적으로 하나의 통합 모델에 문장들 전체를 모델링한다. 신경망 기계 번역은 전통적인 통계적 기계 번역(SMT) 모델에 필요한 기억의 일부만이 필요하다. 더 나아가...

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• 순방향 신경망 Feedforward neural network, 前馈神经网络

  기계 학습 순방향 신경망(順方向神經網, 이는 순환 신경망과 차이가 있다. 순방향 신경망은 고안된 인공 신경망의 최초의 가장 단순한 형태였다. 이러한 네트워크에서 정보는 입력 노드로부터 출력 노드 방향으로 한 방향, 전방향으로만 움직이며, 숨겨진 노드가 있는 경우 이를 경유한다. 네트워크 안에서 순환이나...

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  챗봇 채터봇, chatbot

  의료, 오락, 고객서비스와 같은 목적으로 도입했다. 기술적 배경 챗봇은 기본적으로 딥러닝(deep learning), 머신러닝(machine learning)과 자연어처리, 인공신경망(artificial neural network)과 같은 네트워크 기술을 포함한 인공지능(AI) 기술을 기반으로 개발된다. 딥러닝은 많은 데이터를 반복학습하여 패턴과 팩트...

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• 딜루션 (신경망) Dilution (neural networks), Dropout

  딜루션(dilution)과 드롭아웃(dropout→DropConnect라고도 함)은 훈련용 데이터에 대한 복잡한 공동 적응을 방지하여 인공 신경망의 과적합을 줄이기 위한 정규화 기술이다. 이는 신경망을 사용하여 모델 평균을 수행하는 효율적인 방법이다. 딜루션은 가중치가 얇아지는 것을 의미하고, 드롭아웃은 신경망 훈련 과정...

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  인공 지능 AI, 人工知能

  1970~80년대에는 전문가 시스템(expert system)에 대한 연구가 활발하였다. 1980년대 중반에 역전파 알고리즘(backpropagation algorithm)의 재발견 이후 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 모델에 대한 연구가 활발해졌다. 1990년대의 인공지능 연구는 통계학, 정보 이론, 최적화 등 다양한 분야의 방법들을...

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