ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 모델들이 하나의 문제를 해결하기 위해 협력하는 기계 학습 모델 아키텍처로, 각 전문가 모델은 입력 데이터의 특정 부분에 특화되어 있음. ㅇ 특징: – 모델의 확장성이 뛰어나며, 대규모 데이터 처리에 적합. – 전문가 모델 간의 선택 및 조합은 게이팅 네트워크에 의해 제어됨. – 계산 효율성을 위해 활성화된 전문가 수를 제한함.
ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 혼합전문가 모델(MoE)은 여러 개의 전문가 네트워크를 활용하여 입력 데이터에 따라 적합한 전문가를 선택하고 조합하여 학습 및 추론을 수행하는 모델 아키텍처이다. ㅇ 특징: – 전문가 네트워크 간 선택과 조합을 위한 게이트 메커니즘을 사용한다. – 계산 효율성을 높이고 대규모 데이터 처리에 적합하다. – 전문가 네트워크가 독립적으로 학습되어 특정 데이터 패턴에 최적화된다. ㅇ
ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 네트워크 중 일부만 활성화하여 작업을 수행하는 모델 아키텍처로, 대규모 모델 학습 시 효율성을 높이기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 활성화되는 전문가 네트워크는 입력 데이터에 따라 동적으로 결정됨. – 모델 파라미터 수는 많지만 활성화되는 파라미터는 일부에 불과하여 계산 비용이 절감됨. – 병렬화가 용이하며, 대규모 데이터 처리에 적합함. ㅇ 적합한
ㅁ 혼합전문가 모델(MoE) ㅇ 정의: 여러 전문가 모델을 활용하여 특정 입력에 대해 가장 적합한 전문가를 선택하고 조합하여 결과를 도출하는 방식의 모델. ㅇ 특징: – 높은 확장성: 많은 전문가를 추가해도 효율적으로 작동. – 선택적 활성화: 입력에 따라 일부 전문가만 활성화되어 계산 비용 절감. – 복잡한 의사결정 문제 해결에 적합. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋을 처리할
ㅁ 확률적 그래픽 모델 ㅇ 정의: 확률적 그래픽 모델은 확률론적 방법을 사용하여 변수 간의 관계를 표현하는 모델로, 그래프 구조를 활용하여 복잡한 확률 분포를 효율적으로 표현하고 계산하는 데 사용된다. ㅇ 특징: – 변수 간의 독립성과 조건부 독립성을 그래프 형태로 표현. – 계산 효율성을 높이기 위해 메시지 전달 알고리즘을 활용. – 베이지안 네트워크와 마르코프 랜덤 필드가 대표적인
ㅁ 확률적 그래픽 모델 ㅇ 정의: 확률적 그래픽 모델은 확률 이론과 그래프 이론을 결합하여 데이터의 확률적 구조를 표현하고 추론하는 모델이다. ㅇ 특징: 데이터 간의 의존성을 시각적으로 표현 가능하며, 조건부 독립성을 명확히 정의할 수 있다. 확률 분포를 효율적으로 계산할 수 있도록 설계된다. ㅇ 적합한 경우: 복잡한 데이터 간의 관계를 모델링하거나, 조건부 확률을 계산해야 하는 문제에 적합하다.
ㅁ 확률적 그래픽 모델 ㅇ 정의: 확률적 그래픽 모델은 확률적 관계를 그래프로 표현하여 복잡한 확률 분포를 모델링하는 방법론이다. ㅇ 특징: – 데이터의 구조적 관계를 명확히 표현 가능. – 해석 가능성이 높아 모델 이해가 용이. – 다양한 응용 분야에서 활용 가능, 예를 들어 자연어 처리, 이미지 생성 등. ㅇ 적합한 경우: – 데이터 간 관계가 명확하고
ㅁ 확률적 그래픽 모델 ㅇ 정의: 확률적 그래픽 모델은 확률론과 그래프 이론을 결합하여 데이터 간의 의존성을 모델링하는 기법으로, 복잡한 데이터 구조를 효율적으로 표현하고 추론하는 데 사용된다. ㅇ 특징: – 데이터의 조건부 독립성을 시각적으로 표현 가능. – 확률 분포를 그래프 형태로 직관적으로 이해 가능. – 베이지안 네트워크, 마르코프 랜덤 필드 등 다양한 하위 모델 포함. ㅇ
ㅁ 에너지 기반 모델 ㅇ 정의: – 에너지 기반 모델은 데이터 분포를 에너지 함수로 표현하여 확률 분포를 모델링하는 접근법입니다. 에너지 함수는 낮은 값을 가질수록 데이터가 더 가능성이 높은 상태를 나타냅니다. ㅇ 특징: – 데이터 분포를 명시적으로 모델링하지 않고, 에너지 함수의 형태로 표현. – 샘플링 과정에서 Langevin Dynamics와 같은 최적화 기법을 활용. – 계산 비용이 높아
ㅁ 에너지 기반 모델 ㅇ 정의: 에너지 기반 모델(Energy-Based Model, EBM)은 데이터 분포를 에너지 함수로 표현하여 최적화하는 모델로, 에너지 값이 낮을수록 데이터가 더 가능성이 높음을 의미. ㅇ 특징: 확률 분포를 명시적으로 정의하지 않고 에너지 함수로 간접적으로 표현. 학습이 비교적 복잡하며 샘플링 과정이 중요. 다양한 데이터 유형에 적용 가능. ㅇ 적합한 경우: 데이터의 복잡한 분포를 모델링해야