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논문 상세정보

인공지능 기계학습 방법 비교와 학습을 통한 디지털 신호변화

Digital signal change through artificial intelligence machine learning method comparison and learning

초록

앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.

Abstract

In the future, various products are created in various fields using artificial intelligence. In this age, it is a very important problem to know the operation principle of artificial intelligence learning method and to use it correctly. This paper introduces artificial intelligence learning methods that have been known so far. Learning of artificial intelligence is based on the fixed point iteration method of mathematics. The GD(Gradient Descent) method, which adjusts the convergence speed based on the fixed point iteration method, the Momentum method to summate the amount of gradient, and finally, the Adam method that mixed these methods. This paper describes the advantages and disadvantages of each method. In particularly, the Adam method having adaptivity controls learning ability of machine learning. And we analyze how these methods affect digital signals. The changes in the learning process of digital signals are the basis of accurate application and accurate judgment in the future work and research using artificial intelligence.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공지능의 학습방법
인공지능의 학습방법은 무엇인가?
많은 data로부터 이 data를 이용하여 비용함수(Cost function)을 만들고 이를 최적화하는 방법으로 학습이 이루어진다

인공지능의 학습방법은 많은 data로부터 이 data를 이용하여 비용함수(Cost function)을 만들고 이를 최적화하는 방법으로 학습이 이루어진다. 여기서 인공지능 학습에 있어 해결해야 하는 문제가 발생한다.

Adam 방법
Adam 방법의 장점은 무엇인가?
학습의 어려움에 따라 학습 강도를 조정할 수 있는 능력을 포함하고 있다

기존 기계학습 방법의 문제점은 학습의 어려움에 따라 학습의 강도 조절을 하지 못하는 것이었다. 그러나 Adam 방법은 학습의 어려움에 따라 학습 강도를 조정할 수 있는 능력을 포함하고 있다. 이 방법이 가장 널리 사용되고 있으며, 상당부분 효과적인 방법으로 잘 알려진 방법이다.

Momentum방법
Momentum방법의 문제점은 무엇인가?
변수의 변화가 심하고 해의 수렴성면에 있어 안정적이지 못한 부분이 있다

이후에 널리 상용되는 방법 중의 하나인 Momentum방법에 대하여 설명할 것이다. 그러나 이 방법은 여러 가지 이로운 점이 있으나, 변수의 변화가 심하고 해의 수렴성면에 있어 안정적이지 못한 부분이 있다. 이러한 문제점을 극복하고자 개발된 방법이 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법이다[18].

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