인공 지능
액체 신경망: 정의, 애플리케이션 및 과제
신경망(NN)은 기계 학습 훈련 데이터에서 패턴을 인식하기 위해 인간 두뇌의 구조와 작동 능력을 모방한 알고리즘입니다. 정보를 처리하고 전송하는 상호 연결된 인공 뉴런 네트워크를 통해 신경망은 다음과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 얼굴 인식, 자연어 이해, 사람의 도움 없이 예측 분석을 수행합니다.
강력한 AI 도구임에도 불구하고 신경망에는 다음과 같은 특정 제한 사항이 있습니다.
- 상당한 양의 레이블이 지정된 학습 데이터가 필요합니다.
- 비순차적으로 데이터를 처리하므로 실시간 데이터를 처리하는 데 비효율적입니다.
따라서 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 연구원 그룹이 도입했습니다. "액체 신경망 또는 LNN – 훈련 단계뿐만 아니라 작업 중에 학습하는 일종의 신경망입니다.”
아래에서 LNN에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
액체 신경망(LNN)이란 무엇입니까? – 심층 분석
A 액체 신경망 시간 연속이다 반복 신경망 (RNN) 데이터를 순차적으로 처리하고, 과거 입력의 메모리를 유지하고, 새로운 입력에 따라 동작을 조정하고, NN의 작업 이해 기능을 향상시키기 위해 가변 길이 입력을 처리할 수 있습니다.
LNN 아키텍처는 연속 또는 시계열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다는 점에서 기존 신경망과 다릅니다. 새 데이터를 사용할 수 있는 경우 LNN은 계층당 뉴런 및 연결 수를 변경할 수 있습니다.
액체 신경망의 개척자, 라민 하사니, 마티아스 레흐너, 그리고 다른 사람들이 찍은 영감 인사말 미세한 선충 C.elegans, 철저하게 구조화된 신경계를 가진 1mm 길이의 벌레로 음식 찾기, 잠자기, 주변 환경으로부터 학습과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
"신경계에는 302개의 뉴런만 있습니다." 라고 하사니는 말합니다. "그러나 그것은 예기치 않게 복잡한 역학을 생성할 수 있습니다."
LNN은 상호 연결된 전기 연결 또는 웜의 임펄스를 모방하여 시간 경과에 따른 네트워크 동작을 예측합니다. 네트워크는 주어진 순간의 시스템 상태를 표현합니다. 이것은 특정 시간에 시스템 상태를 나타내는 기존의 NN 접근 방식에서 벗어난 것입니다.
따라서 액체 신경망에는 두 가지 주요 기능이 있습니다.
- 동적 아키텍처: 그것의 뉴런은 일반 신경망의 뉴런보다 더 표현력이 뛰어나 LNN을 더 해석하기 쉽게 만듭니다. 실시간 순차 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 지속적인 학습 및 적응성: LNN은 훈련 후에도 변화하는 데이터에 적응하여 모델 훈련 단계 후에 새로운 정보 학습을 중단하는 기존 NN에 비해 살아있는 유기체의 두뇌를 더 정확하게 모방합니다. 따라서 LNN은 정확한 결과를 생성하기 위해 방대한 양의 레이블이 지정된 학습 데이터가 필요하지 않습니다.
LLM 뉴런은 더 많은 정보를 표현할 수 있는 풍부한 연결을 제공하므로 일반 NN에 비해 크기가 작습니다. 따라서 연구자들은 LNN이 어떻게 결정에 도달했는지 설명하기가 더 쉬워집니다. 또한 더 작은 모델 크기와 더 적은 계산으로 엔터프라이즈 수준에서 확장할 수 있습니다. 또한 이러한 네트워크는 NN에 비해 입력 신호의 노이즈 및 교란에 대해 더 탄력적입니다.
액체 신경망의 3가지 주요 사용 사례
액체 신경망은 다음과 같이 연속적인 순차 데이터와 관련된 사용 사례에서 빛을 발합니다.
1. 시계열 데이터 처리 및 예측
연구자들은 여러 가지 과제 시계열 데이터의 시간 종속성, 비정상성 및 노이즈를 포함한 시계열 데이터를 모델링하는 동안.
액체 신경망은 시계열 데이터 처리 및 예측을 위해 특별히 제작되었습니다. Hasani에 따르면 시계열 데이터는 세계를 올바르게 이해하는 데 중요하고 어디에나 존재합니다. “실제 세계는 모두 시퀀스에 관한 것입니다. 우리의 인식조차도 —- 이미지를 인식하는 것이 아니라 일련의 이미지를 인식하는 것입니다.” 그는 말한다.
2. 이미지 및 비디오 처리
LNN은 객체 추적, 이미지 분할 및 인식과 같은 이미지 처리 및 비전 기반 작업을 수행할 수 있습니다. 동적 특성을 통해 환경 복잡성, 패턴 및 시간적 역학을 기반으로 지속적으로 개선할 수 있습니다.
예를 들어, MIT의 연구원들은 드론은 작은 20,000 매개변수 LNN 모델로 안내할 수 있습니다. 다른 신경망보다 이전에 보지 못한 환경을 탐색하는 데 더 나은 성능을 발휘합니다. 이러한 뛰어난 내비게이션 기능은 보다 정확한 자율 주행 차량을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
3. 자연어 이해
적응성, 실시간 학습 기능 및 동적 토폴로지로 인해 Liquid Neural Networks는 긴 자연어 텍스트 시퀀스를 이해하는 데 매우 능숙합니다.
근본적인 이해를 목표로 하는 NLP 작업인 감정 분석을 고려하십시오. 감정 텍스트 뒤에. LNN의 실시간 데이터 학습 능력은 진화하는 방언과 새로운 문구를 분석하여 보다 정확한 감정 분석을 가능하게 합니다. 유사한 기능이 기계 번역에서도 도움이 될 수 있습니다.
액체 신경망의 제약 및 과제
Liquid Neural Networks는 고정된 패턴과 상황에 독립적인 작업을 수행하면서 유연하지 못한 기존의 신경망을 능가했습니다. 그러나 그들에게는 몇 가지 제약과 과제도 있습니다.
1. 기울기 소실 문제
다른 시간 연속 모델과 마찬가지로 LNN은 경사하강법으로 훈련할 때 경사 소멸 문제를 경험할 수 있습니다. 심층 신경망에서는 신경망의 가중치를 업데이트하는 데 사용되는 기울기가 매우 작아질 때 기울기 소멸 문제가 발생합니다. 이 문제로 인해 신경망이 최적의 가중치에 도달하지 못합니다. 이로 인해 장기적인 의존성을 효과적으로 학습하는 능력이 제한될 수 있습니다.
2. 파라미터 튜닝
다른 신경망과 마찬가지로 LNN도 매개변수 조정 문제를 수반합니다. 매개변수 조정은 액체 신경망에 시간과 비용이 많이 듭니다. LNN에는 선택을 포함하여 여러 매개변수가 있습니다. ODE(상미분 방정식) 솔버, 정규화 매개변수 및 네트워크 아키텍처는 최상의 성능을 달성하기 위해 조정되어야 합니다.
적합한 매개변수 설정을 찾으려면 종종 시간이 걸리는 반복 프로세스가 필요합니다. 매개변수 조정이 비효율적이거나 올바르게 수행되지 않으면 차선의 네트워크 응답 및 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 그러나 연구자들은 특정 작업을 수행하는 데 필요한 뉴런의 수가 얼마나 적은지 알아냄으로써 이 문제를 극복하려고 노력하고 있습니다.
3. 문헌 부족
액체 신경망에는 구현, 적용 및 이점에 대한 문헌이 제한되어 있습니다. 제한된 연구는 LNN의 최대 잠재력과 한계를 이해하는 것을 어렵게 만듭니다. CNN(Convolutional Neural Networks), RNN 또는 변환기 아키텍처보다 널리 인식되지 않습니다. 연구원들은 여전히 잠재적인 사용 사례를 실험하고 있습니다.
신경망은 MLP(Multi-Layer Perceptron)에서 액체 신경망으로 진화했습니다. LNN은 기존 신경망보다 더 역동적이고 적응력이 뛰어나며 효율적이고 강력하며 많은 잠재적 사용 사례가 있습니다.
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