AI42 정보 이론과 정보 병목 완벽 가이드 정보 이론(Information Theory)란 무엇인가?정보 이론(Information Theory) 은 1940년대 클로드 섀넌(Claude Shannon)이 개발한 수학적 프레임워크로,정보를 어떻게 측정하고, 전송하고, 압축할 수 있는지를 이해하기 위해 만들어졌습니다. 이 글에서는 정보 이론의 핵심 개념인 엔트로피(Entropy) 와, 딥러닝과 밀접한 관련이 있는 정보 병목(Information Bottleneck) 원리에 대해 자세히 설명합니다.정보 이론은 다음과 같은 질문을 다룹니다:하나의 메시지에는 얼마만큼의 정보가 담겨 있을까?그 정보를 얼마나 효율적으로 표현할 수 있을까?정보를 전송할 때 노이즈(잡음)를 어떻게 줄일 수 있을까?핵심 개념: 엔트로피(Entropy)엔트로피는 어떤 사건의 불확.. 2025. 4. 21. 딥러닝 활성화 함수 (Activation Functions) 완벽 가이드 딥러닝 모델, 특히 신경망(Neural Network)에서 활성화 함수(Activation Function) 는 핵심적인 역할을 합니다. 활성화 함수는 각 뉴런이 활성화될지 여부를 결정하며, 모델에 비선형성(Non-linearity) 을 도입해줍니다. 만약 활성화 함수가 없다면, 아무리 많은 층을 쌓아도 신경망은 단순한 선형 회귀(Linear Regression) 모델처럼 작동하게 됩니다.이 글에서는 활성화 함수의 필요성과 발전 과정을 자세히 설명하고, 대표적인 활성화 함수들을 비교합니다.활성화 함수의 역할비 선형성: 현실 세계의 데이터는 대부분 비선형적입니다. 활성화 함수는 신경망이 이러한 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 비선형성을 추가해줍니다.심층 신경망(Deep Learning) 가능: 딥러닝 모델.. 2025. 4. 21. 딥러닝에서 특성 정규화 (Feature Normalization) 기법의 중요성 딥러닝 모델을 훈련할 때 특성 정규화는 모델 성능, 수렴 속도 및 훈련 안정성을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 특성(feature) 정규화는 다음과 같은 이유로 필수적입니다.1. 수렴 속도 가속화신경망은 일반적으로 SGD(확률적 경사 하강법), Adam 등과 같은 경사 기반 최적화 기법을 사용하여 훈련됩니다. 만일, 입력 특성들이 서로 다른 범위를 가질 경우 (예: 하나는 0에서 1 사이, 다른 하나는 0에서 1000 사이), 손실 함수는 왜곡되거나 불안정해집니다. 이로 인해 기울기가 진동하거나 훈련이 불안정해질 수 있습니다. 이런 이유로 특성을 정규화하면 모델이 비슷한 크기의 데이터를 처리하게 되어 손실 함수가 더 매끄럽게 되며, 훈련 속도가 빨라집니다.2. 수치적 안정성 향상딥러닝 모델은 활성화.. 2025. 4. 21. CNN에서 Convolution(합성곱) 연산자 역할과 동작 원리 정리 합성곱 층(Convolution Layer) 이란?합성곱 층은 합성곱 신경망(CNNs) 의 기본 구성 요소입니다. 주로 이미지 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.완전 연결층(fully connected layer)처럼 입력의 모든 픽셀을 모든 뉴런에 연결하는 대신, 합성곱 층은 작은 필터(커널)를 이미지 위에 슬라이딩하며 엣지(edge), 텍스처(texture), 패턴(pattern)과 같은 특성(features)을 추출합니다.주요 용어들입력(Input): 이미지 또는 특징맵 (예, 6X6 픽셀).커널(Kernel): 이미지 위를 이동하는 작은 행렬 (예, 3X3 or 5X5).스트라이드(Stride): 필터가 한 번에 이동하는 단계 수.패딩(Padding): 출력 크기를 조절하기 위해 이미지 주위에 추가.. 2025. 4. 21. 기울기 소실 (Vanishing Gradient) 문제 기울기 소실(Vanishing Gradient)은 깊은 신경망, 특히 매우 깊은 구조를 가진 신경망을 학습할 때 흔히 발생하는 문제입니다. 이로 인해 모델이 학습 과정에서 데이터로부터 제대로 학습하는 것이 어려워집니다. 기울기 소실 문제란?딥러닝에서는 역전파(backpropagation) 라는 방법을 통해 학습이 이루어집니다. 이 과정에서 모델은 손실 함수(loss function) 를 각 가중치에 대해 미분한 기울기(일종의 변화율) 를 이용해 가중치를 조정합니다. 이 기울기는 각 가중치를 얼마나 변경해야 성능이 향상될지를 모델에게 알려줍니다. 하지만 딥 뉴럴 네트워크에서는, 역전파가 진행될수록 기울기가 점점 작아질 수 있습니다. 이러한 현상을 기울기 소실(vanishing gradient) 이라고 부릅.. 2025. 4. 20. 딥러닝 모델 학습 시 Overfitting 대 Underfitting 딥러닝 모델을 학습시킬 때, 우리는 모델이 학습 데이터로부터 패턴을 잘 익혀서 새로운, 본 적 없는 데이터에 대해서도 정확한 예측을 하기를 원합니다. 하지만 때때로 모델이 너무 적게 배우거나, 반대로 너무 많이 배울 때가 있습니다. 이것은 각각 언더피팅(underfitting) 또는 오버피팅(overfitting)으로 이어집니다. 이제 예시, 시각 자료, 간단한 수학과 함께 이 개념들을 쉽게 풀어보겠습니다..1. 모델 학습의 목표는 뭘까요?집의 크기, 위치, 방 개수 같은 특성을 기반으로 모델이 집값을 예측하도록 가르친다고 가정을 해보시죠. 이때 목표는 입력 특성 x (예: 크기, 방 수 등)를 예측값 ŷ(집값)으로 매핑해주는 함수 f(x)를 찾는 것입니다. 이때 예측값 ŷ는 실제 가격 y에 최대한 가깝.. 2025. 4. 20. 이전 1 ··· 4 5 6 7 다음
