위상수학적 관점에서 본 AI: 심층 학습의 기하학적 해석

이 글은 위상수학적 관점에서 심층 학습을 설명하며, 뉴럴 네트워크는 본질적으로 고차원 공간에서 데이터의 위상 변환이라고 주장합니다. 행렬 곱셈과 활성화 함수를 통해 뉴럴 네트워크는 데이터를 늘리고, 구부리고, 변형시켜 데이터 분류 및 변환을 달성합니다. 저자는 또한 고급 AI 모델의 학습 과정은 본질적으로 고차원 공간에서 최적의 위상 구조를 찾는 것이며, 이를 통해 데이터의 의미적 연관성을 높이고 최종적으로 추론과 의사 결정을 가능하게 한다고 지적합니다. 이 글은 AI의 추론 과정을 고차원 위상 공간에서의 탐색으로 볼 수 있다는 참신한 관점을 제시합니다.