과제 상세정보
목록비볼록-비오목한 머신러닝 최소최대화 문제를 위한 경사법의 극한점에 대한 이해
작성자
관리자
조회수
69
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 우수신진연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 비볼록-비오목한 머신러닝 최소최대화 문제를 위한 경사법의 극한점에 대한 이해 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711158606 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-03-01 ~ 2025-02-28 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2023-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | 많은 최신 머신러닝 문제들이 비볼록-비오목한 최소최대화 문제의 형태로 표현된다. 최소화 문제와는 달리, 기존의 경사법들이 해당 문제의 최적해를 안정적으로 찾지 못한다. 그래서 머신러닝 실험 연구자들은 이를 찾는 것에 어려움을 많이 겪고 있다. 최근에서야 해당 문제들의 임계점을 찾을 수 있는 경사법들이 조금씩 개발되고 있다. 그러나 이마저도 찾고자 하는 (국... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | (1) 최소최대화 문제: 최근 많은 머신러닝 문제들이 최소최대화 문제 형태로 표현된다. 특히 이 문제들은 비볼록-비오목한 특성을 가지고 있다. 중요한 예시로는, 실제와 다를 바 없는 데이터를 효과적으로 생성하는 Generative adversarial network(GAN), 적대적 공격(adversarial attack)에도 강건한(robust) 머신러닝... | ||
| 기대효과 | 실제적인 활용 관점에서, 본 연구 결과는 실제 최소최대화 문제를 다루는 머신러닝 실험 연구자들이 사용할 수 있을 것이며, 이들이 연구를 효율적이고 안정적으로 할 수 있도록 도움을 줄 것이다. 또한 Generative adversarial network(GAN)과 강건한 머신러닝을 이용한 여러 AI 산업기술들에 적용될 수 있을 것이다. GAN은 실제와 비슷한... | ||
| 키워드 | 최소최대화 문제,비볼록-비오목,경사법,안장점,균형점,극한점 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | 기타 | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 자연 > 수학 > 응용수학 > 수리계획법/최적화이론 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 지식의 진보(비목적연구) | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 22,494,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||