이 블로그 게시물은 머신러닝에서 강력한 도구인 가우시안 프로세스(GP)에 대한 접근하기 쉬운 소개를 제공합니다. 다변량 가우시안 분포의 기본부터 시작하여, 주변화와 조건화를 설명하고, GP의 핵심 개념인 사전 지식을 통합하여 데이터를 예측하는 방법을 보여줍니다. 대화형 그림과 실제 예시를 통해 GP가 커널 함수를 사용하여 공분산 행렬을 정의하고 예측된 함수의 형태를 제어하는 방식을 보여줍니다. 베이즈 추론은 훈련 데이터로 모델을 업데이트하여 함수 값과 해당 신뢰 구간을 예측할 수 있도록 합니다.
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이 글에서는 최적화 알고리즘에서 모멘텀의 메커니즘을 심층적으로 다룹니다. 볼록 이차 함수 분석을 통해 모멘텀이 경사 하강법을 어떻게 가속화하는지, 그리고 그 이면의 수학적 원리를 밝힙니다. 또한 모멘텀의 한계와 확률적 경사 하강법과의 결합을 탐구하여 미래 연구 방향에 대한 통찰력을 제공합니다. 다항식 회귀와 이미지 색상화와 같은 구체적인 예를 사용하여 모멘텀의 원리와 응용을 명확하고 쉽게 설명하며, 최적화 알고리즘에 관심 있는 독자에게 적합합니다.
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이 글에서는 그래프 신경망(GNN)에 대한 쉽고 명확한 입문서를 제공합니다. 소셜 네트워크, 분자 구조, 텍스트와 같은 실제 응용 프로그램에서 그래프 데이터와 그 설명부터 시작합니다. 그런 다음 메시지 전달, 풀링 연산, 다양한 종류의 그래프 데이터 등 GNN의 핵심 구성 요소를 자세히 설명합니다. 최신 GNN 모델을 단계적으로 구축하여 각 구성 요소의 역할과 설계의 이유를 명확하게 합니다. 마지막으로 대화형 GNN 플레이그라운드를 제공하여 독자가 GNN 모델의 구축 및 예측 과정을 직접 경험하고 이해도를 높일 수 있도록 합니다.
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