| 연구목표 |
최근 딥러닝은 다양한 분야에서 주목할 성과를 보여주고 있고, 이런 트렌드가 영향을 미쳐 수학 연구자들도 딥러닝의 원리를 밝혀내거나 수학을 통해 알고리즘을 개발하려는 시도를 하고 있다. 딥러닝은 현재 여러 방법들이 개발되고 있지만 대부분이 실험을 많이 해본 개발자들에 의한 직관에 의존한 알고리즘들이다. 이런 딥러닝을 수학적으로 규명하는 것이 중요한 이유는 수... |
| 연구내용 |
역문제의 딥러닝 비지도학습을 최적운송이론로 그 원리를 규명하고 일반적인 역문제를 해결하는 딥러닝 알고리즘 체계를 구성하고 더 개량된 알고리즘을 개발하기 위해서 다음과 같은 연구를 진행할 것이다.○ 역문제의 수학이론과 일관성이 유지되는 딥러닝 네트워크를 개발한다. 노름 제곱에 대한 최적운송계획은 볼록함수로 나타나기 때문에 볼록함수를 근사하는 네트워크가 필요하... |
| 기대효과 |
이론적 측면: 역문제는 딥러닝이 적용된 극히 일부의 분야이다. 그렇기 때문에 이를 규명함으로써 연관된 다른 분야까지 확장을 염두할 수 있다 예를 들어 컴퓨터 비전 분야의 하위 수준의 과제는 역문제와 많은 부분이 일치한다. 그렇기 때문에 중간 수준 상위 수준의 비전 과제에 대해서도 발전 시킬 수 있을 것이다. 그리고 컴퓨터 비전의 상위 수준 과제는 인간의 인... |
| 키워드 |
딥러닝,비지도학습,역문제,최적운송이론,심층신경망 |