Neural Network

Genetic GFlowNet은 생성적 흐름 네트워크(GFlowNet)와 유전 알고리즘을 결합한 모델로, 분자 설계의 효율성을 높이기 위해 개발됨.

코드 문제 분석(gamma) 문제 1: advantage가 numpy 스칼라 값이라 requires_grad가 없음 > • advantage는 reward, gamma, np.max(actionprob), actionprob[action] 등의 numpy 연산 결과라

인공지능 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 소프트웨어로 인간이 가진 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것을 의미한다. 인공지능을 구현하기 위해서 머신러닝(기계학습)을 이용하며, 머신러닝의 인공신경망(Artificial N

서포트벡터머신 서포트벡터머신의 이해 서포트벡터머신(Support Vector Machine, SVM)은 블라디미르 배프니크(Vladimir Vapnilk)와 그의 동료에 의해 1992년 최초로 정립된 선형과 비선형 분류, 회귀(예측) 및 이상 값 분류에도 사용할 수

오랜만에 돌아온 모델 제작 시간이다.굉장히 심심해서 U-Net 모델 형태를 코드로 제작해보는 시간을 가졌다.(sigmoid, softmax 버전으로 2개)U-Net은 이미지 내 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지를 예측하는 모델이다. 예를 들어, 흑백 위성 이미지에서 도

이번에 나라뤼와 얘기를 하다가 알게된 사실이 있다.어떤 사람들은 4번째 원추세포를 갖고 있어서, RGB 외의 추가적인 스펙트럼도 감지할 수 있는 능력이 있다는 사실이다.그 사실을 알게되고나서 굉장히 흥미가 생긴 나는 이 이론을 이용해서 직접 신경망을 만들고 싶어졌다.그

앞으로 프로젝트를 진행하게 되면 파인튜닝 과정을 거치게 된다. 파인튜닝 과정 안에는 양자화 과정이 존재하는데 이 과정에 대해서 최대한 자세하게 서술하고, 모두를 위한 설명을 해놔야 나중에 다들 헷갈리지 않고 개발을 할 수 있을 것 같아 미리 준비를 하려고 한다. 양자

이번 주부터 드디어 기다리고 기다리던 프로젝트를 시작한다. 지금은 팀 구성이 완료되었고 팀 구성원들의 포지션을 배치 후 이제는 앞으로 어떻게 진행해야될지에 대해 더 구체화 시켜야할 타이밍이라고 생각한다. 자 그럼 이제부터 앞으로의 진행 파이프라인을 간략하게 소개하는 시