인공지능

물리 기반 신경망은 전통적 수치해석을 대체할 수 있을까? [2] 한계와 보완 방안

PINN의 한계 우리는 지난 1부에서 PINN의 원리와 기존의 수치해석을 대체할 수도 있을 수준의 장점이 어떤 것이있는지 ...

물리 기반 신경망은 전통적 수치해석을 대체할 수 있을까? [1] 원리와 장점

물리 기반 신경망(PINN)이란 무엇인가     1997년, Lagaris, Likas, Fotiadis에 의해 인공신경망Artificial Neural Netw...

원자력 분야의 인공지능 활용

1. 원자력분야의 인공지능 필요성 기후변화대응을 위한 온실가스 감축 정책의 영향으로 미래 에너지 계통이 크게 변화할...

단백질 구조 및 디자인 연구에서의 인공지능 활용

알파폴드, 그 이후      2020년 딥마인드의 인공지능 알파폴드 (Alphafold)가 오랫동안 난제로 여겨지던 단백질 구조 예...

정보기하학과 머신러닝 [3]: 거울 하강법

앞선 두 개의 글 “확률모형 사이의 거리”와 “충분통계량과 f-거리”에서 우리는 쿨백-라이블러 거리Kullback-Leibler div...

정보기하학과 머신러닝 [2]: 충분통계량과 f-거리

지난 글(클릭 시 1편으로 연결)에서 우리는 확률모형 사이의 거리를 어떻게 정의할지 생각해 보았다. 특히 쿨백-라이블...

정보기하학과 머신러닝 [1]: 확률모형 사이의 거리

머신러닝의 모형은 크게 분류모형과 생성모형으로 구별된다. 이들은 확률을 써서 일반적으로 표현할 수 있다. 분류모형...