Bayesian Neural Network

딥러닝(Deep Learning) 에서 불확실성(Uncertainty)은 왜 중요할까요?

인공지능 세계에서 가장 Hot Topic인 자율주행차를 예로 들면, 중앙선 반대편의 차가 갑자기 돌진해 온다는 상황이 생길 수도 있고, 인간이 갑자기 차 앞에 나타날 수도 있습니다. 이런 운전 중에 생길 수 있는 다양한 불확실성을 우리는 모든 경우의 수를 만들어 제어할 수가 없습니다.

따라서 훈련단계에서 불확실성을 높혀서 다양한 경우에 대비하는 방법들을 연구해야 합니다. 이러한 방법론 중에 하나가 Bayesian Neural Network 입니다.

이번 강의를 통해서 확률의 기본 개념을 다시 한번 다지고, Bayesian Neural Network 과 관련된 몇 가지 논문을 최성준 박사님과 함께 공부할 수 있습니다.

본 강의는 2018년 1월 오프라인으로 제공된 “Bayesian Deep Learning”을 온라인으로 공개한 것입니다.

 

 

딥러닝 네트워크를 공부했지만, 아직도 확률이 어디서 활용되는지 몰랐다면
수많은 딥러닝 논문을 이해하기 위해서는 확률 지식을 알아야만 합니다. 본 강의를 통해서 수학, 확률의 중요성을 일깨워 드립니다. 추가로 몇 가지 Bayesian Neural Network와 관련된 논문을 공부하실 수 있습니다.

 

 

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https://www.edwith.org/bayesiandeeplearning/

Bayesian Deep Learning 강좌소개 : edwith

https://gaussian37.github.io/dl-concept-bayesian_neural_network/

Bayesian Neural Network (베이지안 뉴럴 네트워크) 내용 정리