[Deep Learning-딥러닝]딥러닝 역사

딥러닝 역사의 흐름

TLU(Threshold Logic Unit)논문 - McCulloch and Pitts, 1943

최초의 인공신경망 개념을 소개했으며, TLU는 입력 신호의 합이 일정 부분을 넘으면, 값을 출력하는 방법으로 AND/OR 연산을 이용해 증명되었습니다.

헵의 규칙, 1949

도널드 홀딩 헵의 책(The Organization of Behavior)에서 소개된 내용으로 여러 입력 데이터 중 출력에 더 많은 영향을 주는 입력에 데이터의 가중치를 주는 개념을 소개했습니다. 이는 인공신경망의 가중치 개념을 처음으로 설명하였습니다.

퍼셉트론 구조 - Rosenblatt, 1958

최초의 인공 신경망 이론으로 TLU와 헵의 규칙을 조합하여 제안한 모델입니다.

Perceptrons - Minsky and Papert, 1969

퍼셉트론의 한계점을 수학적으로 증명하였습니다. XOR는 적용이 어렵다.

AI Winter, 1970 ~ 1980

Multi-Layer Perceptrons, Backpropagation Algorithm, 1986

XOR 문제점 해결합니다.

인공지능의 두 번째 겨울, 1987~1993

컴퓨터는 의미를 이해하지 못한다는 한계점을 나타냈습니다. 예) 자연어 처리에 한계점 발생

MNIST문제, LeCun, 1989

MLP와 BP 알고리즘으로 해결한 필기숫자 인식(MNIST)문제

기울기 소실(Vanishing Gradient)문제

계층이 깊어질 수록 Gradient 값이 점점 희미하게 사라지는 현상

DBN(Deep Belief Network), Hinton, 2006

RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 쌓아 올려 기울기 소실 문제 일부분 해결

AlexNet - Krizhevsky et al., 2012

ImageNet과 경연대회 ILSVRC에서 토론토 대학은 딥러닝 기술을 사용하여 압도적 승리합니다.

AlphaGo - Google DeepMind., 2016

이세돌 9단과 바둑 대결을 펼쳤으며, 4승 1패로 알파고가 승리합니다.

감사합니다.

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[Deep Learning-딥러닝] 신경망 구조

뉴런 표현 및 연산 방법 생물학의 신경 세포를 단순화하여 모델링 한것이 뉴런입니다. 뉴런은 신경망의 기본 단위 입니다. 뉴런은 여러 신호를 받아, 하나의 신호를 만들어 전달하는 역할을 합니다. 출력을 내기 전에 활성 함수(activation function)을 통해서 비선형 특성을 가할 수 있습니다. 뉴런 연산 방법은 다음과 같습니다. 두 벡터 가중치 weight와 입력 x의 내적 을 구한 후 모두 합한다. 편향을 더합니다. 편향이 없으면, 추세선은 원점을 꼭 지나야 합니다. 활성 함수를 적용 해 비선형 함수로 만듭니다. 두 벡터의 내적은 다음과 같이 표현할 수 있습니다. 두 벡터의 내적 FC(Fully Connected) Layer Matrix 곱셈 연산 표현 방법 뉴런이 모인 한 단위를 계층(Layer)라고 하며, 이전 계층과 다음 계층의 모든 뉴런이 서로 연결된 계층을 Fully-Connected Layer(Dense Layer)라고 합니다. N개의 입력, M개의 출력이 있는 네트워크 예제입니다. 매트릭스 W 의 w 0 는 (N*1)의 벡터이며, 이런 w 0 를 M개 나열되어 있습니다. 입력 x 는 N개라 행렬로 표현하면 (N*1)로 표현됩니다. 가중치를 transpose하여 (M*N)*(N*1)을 연산하여 출력은 (M*1) 형태가 됩니다. 얕은 신경망 - Shallow Neural Network 구조 얕은 신경망 - Shallow Neural Network 입력, 은닉, 출력 3개의 계층으로 되어 있으며, 은닉 계측과 출력 계층이 Fully Connected 계층인 모델을 얕은 신경망(Shallow Neural Network)라고 합니다. 입력 계층(Input Layer) 아무런 연산 없이 은닉계층으로 값을 전달함. 계층의 크기=Node의 개수=입력 Scalar의 수=입력 Vecto...

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SentencePiece 설치 및 사용법

Jupyter notebook 사용 기준으로 설치 및 사용법을 설명합니다. Sentencepiece 특징 및 기능 설명은 다음 사이트에서 참고 바랍니다. https://sungwoony.blogspot.com/2020/04/sentencepiece.html one-sentence-per-line raw corpus file. tokenizer, normalizer 또는 preprocessor를 실행할 필요가 없습니다. Default로, Unicode NFKC로 SentencePiece input을 정규화 합니다. 설치방법 VM환경에 pip library가 설치되어 있어야 하며, 다음 명령어를 수행하면 설치됩니다. pip install sentencepiece 사용법 Sentencepiece library import setencepiece를 import해야 하며 관례적으로 spm으로 사용합니다. Train SentencePiece Model from corpuse botchan.txt 파일을 다음 사이트에서 다운로드 받을 수 있습니다. https://github.com/google/sentencepiece/blob/master/data/botchan.txt --mode_type의 기본은 uni type입니다. --model_type에 bpe를 넣으면 bpe 타입으로 생성됩니다. Train이 완료되면 "m.uni.model"과 "m.bpe.model" 이 생성됩니다. 둘 의 차이점은 다음에 확인할 수 있습니다. Option Name Description input 파일목록은 쉼표로 구분합니다. model_prefix output model로 prefix. <model_name>.model과 <model_name>.vocab 이 생성됩니다. vocab_size vocabulary size, e.g.. 8000, 16000, o...

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[Deep Learning-딥러닝]SRU(Simple Recurrent Unit)

SRU(Simple Recurrent Unit) SRU는 병렬화와 시퀀스 모델링이 가능한 light recurrence한 unit입니다. 기존 RNN Architecture(RNN, LSTM, GRU)는 previous time step에 대한 의존성 때문에 병렬처리가 불가능하여 학습 속도가 느렸습니다. 이런 단점을 SRU는 높은 병렬화 및 시퀀스 모델링 기능을 제공하여 학습시간 단축시켰습니다. SRU는 분류, 질의응답에서 cuDNN-optimized LSTM보다 5~9배 빠른 속도를 보였고, LSTM과 convolutional models보다 좋은 성능을 보였습니다. 특징 SRU의 state연산은 time-dependent이지만, 각 state 차원은 independent입니다. 이것은 hidden dimension과 time steps에서 병렬화 연산하는 CUDA-level optimization으로 병렬 처리 가능합니다. SRU는 convolutions을 더 많은 recurrent 연결로 대체하였습니다(QRNN과 KNN과 같이). 이건 적은 연산으로 모델링을 유지합니다. SRU는 highway connection방법과 deep architecture에서 gradient전파에 맞게 조정된 매개 변수 초기화 체계를 사용하여 deep recurrent models training을 개선합니다. 연산방법 SRU는 forget gate, state, reset gate, hidden state 연산을 수행합니다. Light recurrence (1, 2번 수식) Forget gate: 정보 흐름을 제어 State: 이전 state와 현재 입력을 forget gate에 따라 조정 특징 - 문자열 정보를 위해 input x와 state c를 연산 - 이전 state에 영향을 받음 - 병렬처리를 위해 matrix multiplication 대신 point-wise multiplication 연산 수행 Highway network (3, 4번 수식) Hidden ...

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