2018년 춘계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
파라미터 튜닝을 위한 Relation Networks 성능개선 |
| 영문제목(English Title) |
]Improving the performance for Relation Networks using parameters tuning |
| 저자(Author) |
유동연
박예슬
이정원
Dong-Yeon Yoo
Ye-Seul Park
Jung-Won Lee
이현옥
임희석
Hyun-Ok Lee
Heui-Seok Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 25 NO. 01 PP. 0377 ~ 0380 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것이로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터 (unstructed data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관게 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural network)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A Simple neural network module for relational reasoning)인 RM(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제 대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화 할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural newtorks) 중에서 Sort-of-Clever 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RM(Relation Neworks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RM(Relation Newworks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.
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영문내용
(English Abstract) |
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