RNN 의 단점

• When we want to add representation learning, we cannot use masked autoencoding, which must be more stable than contrastive methods and powerful than naive autoencoding.

representation learning

• Representation learning(표현 학습)은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터의 의미 있는 표현을 자동으로 학습하는 과정을 말합니다.

• 이러한 표현은 입력 데이터의 중요한 특징이나 구조를 잘 나타내는 방식으로 구성됩니다.

• 표현 학습은 기계 학습에서 핵심적인 역할을 하며, 데이터의 특성을 캡처하고 이를 활용하여 다양한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

• 기존의 기계 학습 방법은 사람이 직접 특징(feature)을 설계하여 입력 데이터를 변환하거나 처리하는 과정을 거쳤습니다.

• 그러나 표현 학습은 이러한 과정을 자동화하여 기계가 입력 데이터로부터 필요한 특징을 스스로 학습하고 추출합니다.

• 이를 통해 입력 데이터를 고차원적인 표현으로 변환하고, 이 표현을 활용하여 다양한 기계 학습 작업(분류, 클러스터링, 생성 등)을 수행할 수 있습니다.

• 표현 학습은 심층 신경망(Deep Neural Network)과 같은 딥러닝 기법을 활용하여 주로 이루어집니다.

• 딥러닝 모델은 다양한 계층으로 구성된 신경망을 통해 입력 데이터의 추상적인 표현을 학습하며, 이러한 표현은 다른 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다.

• 표현 학습은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 분야로도 분류되는데, 입력 데이터에 대한 레이블이나 명시적인 지도 정보 없이 데이터 자체의 구조와 특징을 학습하는 방법입니다.

• 예를 들어, 오토인코더(Autoencoder)나 변이형 오토인코더(Variational Autoencoder), 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs) 등이 표현 학습을 위해 널리 사용되는 모델입니다.

autoencoding

• Autoencoding은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터를 재구성하는 데 중점을 둔 학습 방법입니다.

• 이 방법은 입력 데이터를 압축(인코딩)하여 저차원의 잠재 표현으로 변환한 후, 해당 표현을 다시 복원(디코딩)하여 원래의 입력 데이터를 재구성하는 과정을 학습하는 것을 말합니다.

• 이러한 과정에서 중요한 특징은 입력 데이터의 구조를 잘 보존하면서도 차원을 줄이는 것입니다.

• Autoencoding은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 형태로, 명시적인 레이블이나 지도 정보 없이 데이터의 내재된 구조와 패턴을 학습합니다.

• 오토인코더는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성되며, 인코더는 입력 데이터를 저차원의 잠재 표현으로 압축하고, 디코더는 해당 잠재 표현을 이용하여 입력 데이터를 재구성합니다.

• 오토인코더는 입력 데이터를 재구성하는 과정에서 중간에 있는 잠재 표현(인코더의 출력)을 학습하는데, 이 잠재 표현은 입력 데이터의 주요 특성을 캡처한 표현이라고 볼 수 있습니다.

• 따라서 오토인코더는 입력 데이터의 중요한 특징이나 추상적인 표현을 학습하고, 이를 활용하여 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, 이상 탐지 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

• 또한, 오토인코더는 생성 모델로서 사용될 수도 있습니다.

• 인코더에서 얻은 잠재 표현을 샘플링하여 디코더를 통해 새로운 데이터를 생성하는 능력을 가지고 있습니다.

• 이러한 특성을 활용하여 생성 모델, 이미지 생성, 데이터 증강 등 다양한 응용 분야에서 활발하게 연구되고 사용되고 있습니다.

masked autoencoding

• Masked autoencoding은 오토인코더(Autoencoder)의 한 변형으로, 입력 데이터의 일부를 가려서 가려진 부분을 복원하도록 모델을 학습시키는 방법입니다.

• 이 방법은 특정 패턴이나 속성에 대한 정보를 유지하면서 입력 데이터를 재구성하는 데 중점을 둡니다.

• 일반적인 오토인코더에서는 입력 데이터의 전체가 인코더를 통해 잠재 표현으로 압축되고, 디코더를 통해 재구성됩니다.

• 그러나 masked autoencoding에서는 입력 데이터의 일부를 가리는 방식으로 학습합니다.

• 이를 위해 마스크(mask)라고 불리는 이진 값으로 구성된 가리기 패턴을 사용합니다.

• 가려진 부분은 디코더가 재구성할 때 고려되지 않고, 나머지 부분만 활용하여 재구성합니다.

• 마스크의 패턴은 다양한 방식으로 결정할 수 있습니다.

• 가장 일반적인 예는 입력 데이터의 특정 위치나 특성을 임의로 선택하여 해당 부분을 가리는 방식입니다.

• 예를 들어, 이미지의 경우 특정 픽셀이나 영역을 가리는 마스크를 생성할 수 있습니다.

• 이렇게 가려진 부분은 디코더가 재구성하는 데 사용되지 않기 때문에, 모델은 가려진 부분을 올바르게 복원하는 데 집중하게 됩니다.

• masked autoencoding은 입력 데이터의 특정 부분을 예측하고 복원하는 작업을 수행하기 때문에, 데이터의 불완전성이나 손상된 부분을 처리하고 복원하는 데 유용합니다.

• 이를 통해 데이터의 누락된 정보를 적절하게 보완하고 노이즈 제거, 데이터 복원, 이미지 inpainting 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

contrastive method

• Contrastive method(대조적 방법)은 기계 학습에서 사용되는 학습 방법 중 하나입니다.

• 이 방법은 입력 데이터의 유사성을 비교하고 구분하는 방식으로 모델을 학습합니다.

• 대조적 방법은 데이터 포인트 간의 유사성과 차이를 강조하여 학습을 진행하며, 비슷한 데이터는 서로 가깝게, 다른 데이터는 멀리 배치하는 방식으로 모델을 구성합니다.

• 일반적으로 대조적 방법은 주어진 입력 데이터 쌍을 비교하고 유사성을 판단하는데 사용됩니다.

• 이를 위해 비교 대상이 되는 데이터 쌍은 "긍정적 예제"(positive examples)와 "부정적 예제"(negative examples)로 나뉩니다.

• 긍정적 예제는 동일한 클래스에 속하는 유사한 데이터 쌍을 의미하며, 부정적 예제는 서로 다른 클래스에 속하는 다른 데이터 쌍을 의미합니다.

• 대조적 방법의 학습 과정은 주로 "대조 손실 함수"(contrastive loss function)를 사용

• 이 손실 함수는 긍정적 예제에 대해서는 가까워지도록, 부정적 예제에 대해서는 멀어지도록 모델을 학습시킵니다.

• 즉, 유사한 데이터는 유사한 잠재 표현을 갖게 하고, 다른 데이터는 구분될 수 있는 잠재 표현을 갖도록 학습하는 것입니다.

• 예를 들어, 이미지 검색에서는 비슷한 이미지를 검색하기 위해 대조적 방법을 사용하여 이미지 간의 유사성을 평가하고 순위를 매길 수 있습니다.

• 또한, 얼굴 인식에서도 대조적 방법을 활용하여 얼굴 임베딩을 비교하고 유사한 얼굴을 인식할 수 있습니다.

• 요약하면, 대조적 방법은 입력 데이터의 유사성과 차이를 강조하여 모델을 학습하는 방법으로, 비슷한 데이터는 가깝게, 다른 데이터는 멀리 배치하여 모델을 구성합니다.

• 이를 통해 유사한 데이터를 구분하고 비슷한 데이터를 분류하거나 검색하는 등의 작업에 활용됩니다.