https://gall.dcinside.com/thesingularity/411353
예전에 유동시절에 쓴 글인데
진짜 이렇게 할수는 없나?
그러니까 요약하면
하나를 학습한뒤에 다른걸 학습하려면 신경망이 예전거를 잊어먹는데
현재 그걸 보완하는 방법으로서 하나와 다른걸 동시에 학습시키는거라고 알고있음
그럼 하나를 학습시킨 신경망과 학습시킬 다른걸 입력으로 넣고
출력으로 하나와 다른걸 동시에 학습시킨 신경망을 넣어서
이 입력과 출력에 대해 사이의 신경망을 역전파하면
새로운걸 학습해도 잊어먹지 않는 알고리즘을 신경망이 가지게 되는거 아님?
너가 해보면 되잖아
난 멍청해서 못함..
뭔소리지?ㅋㅋ 입력A,신경망,출력B 를 넣어서 역전파를 적용한 입력A,신경망,출력B를 출력한다고?ㅋㅋ 그냥 "입력:학습되지 않은 신경망 -> 출력:학습된 신경망" 이걸 말하는거임?
네
내가 하고싶은말은 "입력:하나를 먼저 학습한 신경망" "출력: 두개를 동시에 학습한 신경망 " 이렇게
학습된 신경망은 빅데이터로 역전파 알고리즘 수도없이 돌린 결과물인데 너가 상상하는 신경망으로 1번에 뚝딱하고 학습된 신경망을 내뱉겠음?
"입력:학습되지 않은 신경망 -> 출력:학습된 신경망" 으로한 신경망을 역전파로 학습시키는거
그니까 너가 만들고싶은 신경망이 입력에 신경망 주면 1번에 뚝딱하고 학습된 신경망을 내뱉는 신경망 맞음?
그런거같음.. 내생각 자체가 잘못되었나..
그런거같음 이라니? 니가 말한건데 니가 모른다는 소리인데?
내가 만들고싶은 신경망이 입력에 신경망주면 바로 뚝딱하고 학습된 신경망을 내뱉는 거라는걸 인지못하고 있었음 하지만 그게 불가능함?
아니 말도안되는 마법으로 "랜덤초기화된 회로에서 한번에 뚝딱하고 다 학습된 신경망"을 만들 수 있다 가정하더라도 , 니가 말하는 모델의 입력이나 출력쪽 데이터만 가지고는 신경망이 사용자가 원하는 회로가 무엇인지 알 수 없음. 차라리 입력에 text 추가해서 내가 원하는 회로가 무엇인지 적는칸이 있어야겠지? "나는 이미지에서 여자 남자 구분하는 신경망을 원합니다" 라고 적던지ㅇㅇ 그런 부연설명도 없이 신경망이 너가 적은 입력과 이 신경망이 무슨역할을 하고 싶은건지 어케암?
입력에 학습되지 않은 신경망과 학습시킬 자료들을 넣고 출력에 그 자료들로 학습된 신경망을 넣고 역전파를 돌리는 거임.. 그냥 입력에 넣은 학습시킬 자료들로 신경망이 무슨역할을 할지 결정되지않나?
아니 시바;;; 목적이 각각 다른 이미지 구분 인공지능도 동일한 입력 빅데이터를 사용할 수 있는데 시발 어케 구분함?ㅋㅋ 입력데이터들만 보고선 이 입력데이터로 사용자가 어떤 목적을 생각하고 있는지 확신할 수 없다는건 자명한데 이게 이해가 안되?
입력데이터들만 안보면 뭘봐야됨?
아 잠깐 출력도 같이 넣는다 했지? 이러면 이해할 가능성은 생김
내가 멍청해서 이상한소리 하더라도 너무 공격하진 말아주셈.. 슬픔..
그래 그건 그렇다 처도 , 입력과 출력에 빅데이터를 넣어야되는데 그럼 입력과 출력길이 자체가 존나 크고 신경망 크기가 엄청나게 커지겠지? 보통 이미지 구분 ai 회로 인풋이 픽셀데이터만큼 들어가는데 입력 빅데이터를 넣는다면 신경망 인풋이 보통 이미지 구분회로의 몇백배 몇천배는 될 수 도 있음 출력도 마찬가지고. , 당연히 이런 스케일에서 지금 인류의 ai 학습법으로 니가 원하는 신경망이 나올 가능성은 터무니 없을 정도로 낮을듯 , 이런 스케일이 아니여도 낮고
왜 그런 스케일이 아니여도 낮다는거임?
한마디로 존나 오랜기간동안 학습할 필요없이 한큐에 학습된 신경망이 뚝딱 나오는 인공지능을 만들 수 있으면 만들겠지ㅇㅇ 왜 안만들겠음? 상식적으로 1달동안 학습해야될 신경망을 막 한큐에 만들어내 시발 이거 존나 개쩌는거아님?ㅋㅋ 근데 이게 될거같냐? 나도 전문적이진 않으니까 좀더 전문적인곳 가서 물어봐라 일단 대차게 까이는건 확실함
그냥 니가 말하는게 그냥 초인공지능 수준임. 아니 그것보다 똑똑할지도ㅋㅋ
왜 안된다는거임..
너가 생각하는 입력데이터,출력데이터 크기가 얼마나 될거같애? 객관적으로 해보자 , 보통 이미지 구분 인공지능 인풋데이터 크기가 이미지 픽셀수만큼 이거든? 500x500하면 250000되겠네 , 근데 너가 말하는 신경망 입력부분 크기는 얼마나 될거같음?
입력에 학습되지 않은 신경망과 학습시킬 자료를 넣는다고 했는데 학습시킬자료의 양은 그냥 똑같은거 아님? 신경망만 더넣으면 될거같은데
아니 학습시킬 자료의양이 아니라 입력란 부분 크기를 말하는거잖아ㅇㅇ 니가 ai에 대해 구체적으로 파고들지 않으니 아에 소통이 안되잖음.
구체적으로 입력부문 크기가 얼마나 되냐고 이건 숫자값이고 고정적인거야 너가 말해봐ㅇㅇ
그럼 평범한 신경망이 개와 고양이를 구분하기위해 넣는 이미지는 학습시킬 자료의 양으로서 입력란에 넣어지는거 아님?
아닌데? 그럼 빅데이터로 학습시키는데 빅데이터용량이 입력란 크기가 되는줄암? 500x500 픽셀 이미지에서 구분하는 그림 인공지능 입력란 크기는 500x500이야 , 이제 니가 상상하는 신경망 입력란 크기가 몇이나 될지 숫자로 적어봐
그럼 500x500입력란에 빅데이터 용량을 학습시킬수 있다는 말임?
아니 ai에 대해서 전혀모르고 있네 역전파 알고리즘이 어떻게 돌아가는지도 모르고 있는거 같은데 맞지?
응 아무것도 몰라
그 질문은 해선 안될 질문임. 최소한 너가 쓴글정도의 글을 적으면 기본적으로 그정도는 알아야되는데 ai학습이 어떻게 이뤄지는지 아에 기초의 기초부문도 감을 못잡고 있다는 소리인데.
내가 유일하게 알고있다고 생각하는건 "역전파는 입력과 출력이 주어지면 그 사이의 신경망을 만들어낼수 있고, 그 입력과 출력에 원하는 것을 넣으면 되지않냐" 는 것 뿐임
ㅇㅇ 기본중에 기본적인 생각이지. 원하는거를 다 만들 수 있는데 왜 안되겠음? 안되니까ㅇㅇ 해보니까 ㅅㅂ 안되니까 그니까 니가 생각하는걸 생각한사람 충분히 있어 ai공부하는 사람이라도ㅇㅇ 나도 옛날에 한번 상상해본거고ㅇㅇ 근데 실제로 ai 만들다보면 그런 스케일은 상상도 하면 안되겠다고 불가능하다고 느낀다는거임 그게 대차게 까이는 이유임 여기 말고 전문적인데 가서 물어봐봐
그런데 500x500입력란에 어떻게 빅데이터 용량을 학습시키는거임? 그게되면 입력란 작아도 빅데이터자료와 신경망을 학습시킬수있는거아님?
ㅇㅇ input에 한개의 이미지만 들어가면 되는데 500x500 이지 니가 구상하는 신경망의 입력란크기는 학습 데이터용량 + 신경망크기고 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 이미지 구분 500x500픽셀 입력란이 500x500인건 이해가지? 그럼 그 신경망의 크기는 어떨까? 당연히 500x500의 몇배가 넘겠지? 학습데이터들의용량 + 그 신경망의 크기를 통채로 입력란에 넣겠다는 소리임
어떻게든 넣기만 한다면 그뒤론 역전파가 해결하는거 아님?
역전파알고리즘이 다 해결해주지 않는다고 몇번 처말하노 스케일이 커지면 잘 학습이 안되서 입력란 최소화하고 규격화할려고 최대한 깍고 깎는데 , 니가 논하는 터무니 없는 스케일의 입력란과 입력란 문제만 아니라 상식적으로 어떤 뇌가 신경망을 한큐에 제작할 수 있다는건 걍 존나 똑똑하다는걸 뜻함 초인공지능 수준임ㅋㅋㅋㅋ 인간도 제작못해서 역전파로 오랜기간동안 만드는건데
그니까 니가 생각하는걸 생각한사람이 있어 ai공부하는 사람이라도ㅇㅇ 근데 실제로 ai 만들다보면 그런 스케일은 상상도 하면 안되겠다고 불가능하다고 느낀다는거임 그게 대차게 까이는 이유임 여기 말고 전문적인데 가서 물어봐봐
그리고 너가 상상하는 신경망은 파괴적 망각이 주 해결이 메인디쉬가 아니라 완성된 신경망을 한큐에 뚝딱 만들어버리는게 메인디쉬임ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그런게 만들어지면 그냥 AI업계 역대급 히트라고 보면됨
난 역전파가 만능인줄 알았지
ㅇㅇ AI전문커뮤니티나 그런데 가면 "딥러닝(역전파)는 만능이 아니다" 는 기본으로 깔고감