분류 전체보기88 Abstraction & Reasoning in AI systems : (4) discrete program search NeurIPS 에서의 강연을 보고 그 중에서도 Francois Chollet 의 "why abstraction is the key, and what we're still missing" 에 대해 정리해보겠다. (해당 강연은 https://slideslive.com/38935790/abstraction-reasoning-in-ai-systems-modern-perspectives 이 링크에서 확인할 수 있다.) what are the methods that are currently working to generate the form of abstraction that is out of reac.. 2021. 1. 30. Abstraction & Reasoning in AI systems : (3) deep learning with regard to abstraction NeurIPS 에서의 강연을 보고 그 중에서도 Francois Chollet 의 "why abstraction is the key, and what we're still missing" 에 대해 정리해보겠다. (해당 강연은 https://slideslive.com/38935790/abstraction-reasoning-in-ai-systems-modern-perspectives 이 링크에서 확인할 수 있다.) what’s the role of deep learning in this picture what forms of abstraction deep learning can generate a.. 2021. 1. 30. Abstraction & Reasoning in AI systems : (2) abstraction NeurIPS 에서의 강연을 보고 그 중에서도 Francois Chollet 의 "why abstraction is the key, and what we're still missing" 에 대해 정리해보겠다. (해당 강연은 https://slideslive.com/38935790/abstraction-reasoning-in-ai-systems-modern-perspectives 이 링크에서 확인할 수 있다.) nature of abstraction on the relationship between generalization and abstraction - abstraction is the k.. 2021. 1. 30. Abstraction & Reasoning in AI systems : (1-2) generalization 앞서 Abstraction & Reasoning in AI systems : (1-1)generalization 에 이어 generalization 에 대해 더 자세히 설명해보겠다. ** shortcut rule task-specific skill 에서 계속 priors 을 제공받게되면 언젠가 원했던 그 task 를 당연히 해결 가능할 것이다. 계속 optimize 하니까. 그런데 대신 나머지를 다 잃는다. 왜냐? generalization power 은 계속 떨어져가니까(= reduce the need for generalization power) - 위의 skill, priors, generalization 의 관계는 system design 의 원리로 잘 알려진 이 “shortcut rule”에 도.. 2021. 1. 30. Abstraction & Reasoning in AI systems : (1-1) generalization NeurIPS 에서의 강연을 보고 그 중에서도 Francois Chollet 의 "why abstraction is the key, and what we're still missing" 에 대해 정리해보겠다. (해당 강연은 https://slideslive.com/38935790/abstraction-reasoning-in-ai-systems-modern-perspectives 이 링크에서 확인할 수 있다.) generalization : what is generalization and why it’s important - to make progress towards AI, we need t.. 2021. 1. 30. Neuro-symbolic AI 에 대해서 (2) neural network + symbolic AI 앞의 neuro-symbolic AI (1) 글을 통해 connectionsim 과 symbolism 을 이해했다면, 이 둘 neural network + symbolic AI 를 합친 "neuro-symbolic AI" 에 대해 자세히 알아보자. Neuro-symbolic AI 란? 위의 질문은 사진을 보고 특징을 파악한 후 질문을 이해해서 문제를 해결해야 한다. 이러한 연구들을 MIT, IBM 연구실에서 많이 하고 있다. 위의 질문처럼 사진이 주어지면 사진을 보고 (visual perception), 질문에 맞게 (question understanding), 3이라고 답해야 하는데(logic reasoning) 이렇게 답을 하기 위해서는 일반적인 딥러닝 CNN, RNN 만으로는 어렵다. 이 경우에 s.. 2021. 1. 25. Neuro-symbolic AI 에 대해서 (1) symbolism VS Connectionism AI 학회 speech : AAAI-20 Invited Talk : David Cox (https://vimeo.com/389562304) 의 강연을 듣고 스터디한 내용이다. 추가적으로 https://www.youtube.com/watch?v=jYn1qfoty_Y 유튜브 채널의 를 참고했다. Neuro-symbolic AI 란 무엇일까? Logical Inference 를 수행하는 능력은 인간 지능과 딥러닝으로 구현된 AI 를 구분한다. 이러한 격차를 해소하기 위해서 “neuro-symbolic deep learning approach” 에 대한 연구가 수행되었다. 먼저 AI 시초를 살펴보면 Connectionism VS Symbolism 의 대결구도를 볼 수 있다. * Symbolism : Intell.. 2021. 1. 25. Pytorch 기초 : Pytorch 란? (numpy, ndarray, tensors) Pytorch란? Python 기반의 과학 연산 패키지 - numpy를 대체하면서 GPU를 이용한 연산이 필요한 경우 - 최대한의 유연성과 속도를 제공하는 딥러닝 연구 플랫폼이 필요한 경우 사용한다. 먼저 numpy 기초에 대해 알아보자. numpy란, numerical python 의 줄임말로 고성능의 수치 계산을 하기 위해 만들어진 파이썬 패키지. 벡터 및 행렬 계산을 쉽고 빠르게 도와준다. - ndarray 는 numpy 에서 가장 중요한 'N차원의 배열 객체' 를 의미한다. (numpy에서 사용하는 데이터구조) - ndarray 는 기존 파이썬과는 다르게 오직 같은 종류의 데이터만을 배열에 담을 수 있음 - ndarray 는 np.array() 를 통해 생성할 수 있고, 행렬도 생성 가능함 한번 .. 2021. 1. 21. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
