FedTensor

의식 이전(transfer)시점개체-A개체-B비고t1나(1)존재 X​t2존재 X나(3)의식 복제와 동시에 개체-A 소멸t3존재 X나(5)​ t2 시점에 개체-A의 의식을 완벽하게 이전하여 개체-B의 의식 생성연속성과 독립성시점개체-A개체-B비고t1나(1)나(1)​t2존재 X나(3)의식 복제와 동시에 개체-A 소멸t3존재 X나(5)​각 개체가 느끼는 의식의 연속성 (기억)개체-A: 나(1)개체-B: 나(1) -> 나(3) -> 나(5)개체 간 의식의 독립성t3 시점에 나(5)만 존재하고 자신을 고유 개체로 인지결론의식 이전이 완료된 이후의 개체-B는 나(1)에서부터 이어지는 나이다.

의식 복제(duplicate)시점개체-A개체-B비고t1나(1)존재X​t2나(2)나(3)의식 복제t3나(4)나(5)​t2 시점에 개체-A의 의식을 완벽하게 복제하여 개체-B의 의식 생성연속성과 독립성시점개체-A개체-B비고t1나(1)나(1)​t2나(2)나(3)의식 복제t3나(4)나(5)​각 개체가 느끼는 의식의 연속성 (기억)개체-A: 나(1) -> 나(2) -> 나(4)개체-B: 나(1) -> 나(3) -> 나(5)개체 간 의식의 독립성t3 시점의 나(4)와 나(5)는 상대를 타인으로 인식t3 시점에 개체-A, 개체-B가 상호 정보 교환을 통해 t1 시점의 의식이 사실상 서로 동일함을 알게 되더라도 각자가 느끼는 의식의 연속성, 독립성은 그대로 유지됨결론의식 복제가 완료된 이후의 개체-A, 개체-B는 각자..

평평한 표면의 흠집을 1차원 데이터로 탐지할 경우, 대부분의 상황에서는 일반 오토인코더(Autoencoder)가 더 적합하고 효율적입니다. 왜 일반 오토인코더가 더 적합한가? 흠집이나 긁힘은 1차원 데이터 상에서 순간적으로 급격하게 튀는 '점 이상(Point Anomaly)'의 형태로 나타날 가능성이 큽니다. 평평한 표면의 정상 데이터는 거의 일정한 값을 유지하다가, 흠집 구간에서만 값이 크게 벗어납니다.패턴보다 분포 학습이 중요: 일반 오토인코더는 정상 데이터의 통계적 분포(예: '모든 값은 거의 0에 가깝다')를 학습하는 데 뛰어납니다. 따라서 이 분포에서 크게 벗어나는 흠집 신호를 매우 효과적으로 잡아낼 수 있습니다.단순성과 효율성: 모델 구조가 단순하여 LSTM-오토인코더보다 학습 속도가 훨씬 빠..

옵티마이저(Optimizer)는 신경망 학습의 핵심적인 부분으로, 모델을 더 빠르고 정확하게 학습시키기 위한 최적화 알고리즘입니다. 간단히 말해, 옵티마이저는 신경망의 손실 함수(Loss Function) 값을 최소화하는 방향으로 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 업데이트하는 역할을 합니다. 즉, 모델의 예측값과 실제값의 차이(오차)를 줄여나가며 최적의 모델을 찾아가는 과정이라고 할 수 있습니다. 신경망 학습은 마치 안개가 자욱한 산에서 가장 낮은 지점을 찾아 내려오는 과정과 같습니다. 이때 옵티마이저는 어느 방향으로, 얼마나 큰 보폭으로 나아가야 할지 결정하는 '등산객의 스마트한 나침반과 지도' 역할을 합니다. 옵티마이저의 종류 다양한 종류의 옵티마이저가 있으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다..

개요붓꽃 데이터를 대상으로 꽃의 종류를 분류다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 모델의 오류 역전파 및 기울기 계산 과정 설명데이터셋붓꽃 데이터꽃 종류setosa (50개)versicolor (50개)virginica (50개)측정 항목sepal length (cm): 꽃받침 길이sepal width (cm): 꽃받침 넓이petal length (cm): 꽃잎 길이petal width (cm): 꽃잎 넓이문제 정의붓꽃의 종류가 무엇인지 표시되어 있는 데이터 세트를 사용하여 붓꽃 분류 기능을 학습합니다.새로운 붓꽃 데이터에 대하여 종류가 무엇인지 예측합니다.모델 함수 정의입력층의 크기: 4은닉층의 크기: 8 (다른 값으로 지정할 수도 있음)출력층의 크기: 3비용 함수 정의비용 ..