컴퓨터공학47 비헤이비어트리(Behavior tree) C# 구현 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 7. 18. 비헤이비어트리(Behavior tree) 이해 서론 비헤이비어 트리(Behavior Tree, BT)는 복잡한 행동을 제어하고 관리하는 데 사용되는 구조적 도구로, 주로 게임 AI, 로봇 공학, 그리고 다양한 인공지능 애플리케이션에서 사용된다. 비헤이비어 트리는 트리 구조로 이루어져 있으며, 각 노드는 특정한 행동이나 조건을 나타낸다. 이 트리는 가독성과 유지보수성을 높이기 위해 계층적으로 구성되어 있다.비헤이비어 트리 비헤이비어 트리(Behavior Tree, BT)는 행동 트리를 구조를 활용한 AI이다. 이 덕분에 시각적인 이해 및 설계가 쉽고 모듈화가 잘 되어 있어서 유지 보수와 기능 추가에 있어 효율적이다. 또한 깊이 우선 탐색(왼쪽 -> 오른쪽)으로 로직이 흘러가다는 특징이 있다.주요 개념 행동 트리를 구조에서 각 노드가 무엇.. 2024. 7. 17. 인공지능 8. RNN 서론 인공지능 기술이 발달하면서 다양한 분야에 응용되고 있다. 그중에서도 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시계열 데이터 처리에 탁월한 성능을 보이며, 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에 활용되고 있다. RNN은 기존의 피드포워드 신경망과는 달리 은닉층의 출력이 다음 시점의 입력에 영향을 미치는 구조를 가지고 있다. 이를 통해 시계열 데이터의 특성을 효과적으로 학습할 수 있다. RNN에 대해 알아보자.RNN RNN(Recurrent Neural Network)은 인공신경망의 한 종류로, 순환 구조를 가진 신경망 모델이다. 기존의 피드포워드 신경망과 달리 RNN은 은닉층의 출력이 다음 시점의 입력에 영향을 미치는 특징을 가지고 있다. R.. 2024. 7. 7. 인공지능 7. 자연어 처리(NLP) 서론 컴퓨터는 기본적으로 전기를 통해 0과 1을 통해 정해진 말을 이해해 왔다. 그러나 최근에는 텍스트 기반으로 오타, 사투리, 다른 나라 언어 등 인간이 사용하는 자연어(NL: Natural Language)로 자유롭게 질문 혹은 요구를 하여도 인공지능이 전부 이해한다. 이게 가능한 이유는 자연어 처리(NLP: Natural Language Processing)분야가 많이 발전하였기 때문이다. 자연어 처리에 대해 알아보자.자연어 처리(NLP) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 해석하여 처리할 수 있게 하는 인공지능(AI)과 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 이 기술은 텍스트나 음성 데이터를 분석하고 해석하여 다양한 응용 분야에.. 2024. 5. 7. 인공지능 6. CNN 서론 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 딥러닝의 한 방식이다. 그렇기에 이 컨볼루션 신경망(CNN)은 딥러닝 분야에서 혁신을 가져온 주요 기술 중 하나이다.Fully-Connected DNN Fully-Connected DNN(Deep Neural Network)은 입력층에서부터 출력층까지 모든 뉴런이 서로 연결된 구조를 가지고 있다. 이러한 구조는 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 능력을 가지고 있지만, 많은 파라미터와 과적합의 위험이 동반된다.Fully-Connected DNN의 문제점 Fully-Connected DNN은 입력받는 값들이 단순 나열되어 있기 .. 2024. 4. 25. 인공지능 5. DNN 서론 딥러닝 네트워크, 특히 DNN(Deep Neural Networks)의 기본 구조와 작동 원리에 대해 알아보자. 데이터가 네트워크를 통해 어떻게 전파되는지부터, 예측과 실제 값 사이의 차이를 어떻게 학습하는지, 그리고 기울기 손실 및 기울기 폭발 문제에 대한 현대적 해결책까지, DNN의 전반적인 메커니즘을 간략히 살펴보자. DNN DNN는 인간의 뇌의 신경망에서 영감을 받은 인공지능 기술의 핵심이다. 이는 다수의 은닉층(hidden layer)을 포함하여 복잡한 데이터 패턴을 인식하고 학습할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이러한 구조는 단순한 패턴 인식뿐만 아니라, 복잡한 추론, 의사결정, 그리고 자연어 처리 같은 고급 기능을 수행할 수 있게 한다. Deep Network와 Shallow Netwo.. 2024. 4. 19. 인공지능 4. 다층 신경망 서론 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 인공지능(AI)과 머신러닝에서 사용되는 핵심적인 알고리즘 중 하나로, 복잡한 데이터 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이다. 다층신경망은 그 구조상 복잡한 비선형 관계와 패턴을 모델링할 수 있으며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 은닉층의 깊이와 넓이를 조정함으로써, 모델의 성능을 높일 수 있는 가능성이 크며, 현대 AI 기술의 발전에 큰 기여를 하고 있다. 다층신경망 다층신경망(Multi-layer Neural Networks)은 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layers), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성된 신경망 구조를 가지고 있.. 2024. 4. 11. 인공지능 3. 단층 신경망 서론 단층신경망은 인공지능의 기본이 되는 모델이다. 단층신경망을 통해 기계학습의 기초를 탄탄히 다져보자. 퍼셉트론과 단층신경망 퍼셉트론은 입력층과 출력층, 두 부분으로 구성되어 있으며, 여러 입력 값에 각각의 가중치를 곱한 뒤, 그 합을 활성화 함수에 넣어 출력을 결정한다. 퍼셉트론은 기본적으로 단층 신경망의 형태를 취하고 있지만, 주로 선형 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 하나의 출력 뉴런만을 가진다. 단층 신경망은 입력층과 출력층, 단 두 층으로만 이루어진 가장 간단한 형태의 인공 신경망이다. 입력층은 외부 세계로부터 데이터를 받아들이는 역할을 하고, 출력층은 입력 데이터를 바탕으로 최종적인 결정이나 예측을 내놓는다. 이때, 단층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 가중치를 적용하고, 활성화 함.. 2024. 4. 7. 인공지능 2. 기초 최적화 이론 서론 인공지능의 성능을 극대화하는 최적화 이론에 대해 심플하게 알아보자. 경사하강법부터 모멘텀, AdaGrad, RMSProp, 그리고 Adam에 이르기까지, 각 최적화 기법의 원리와 적용 방법을 설명한다. 주의해야 할 점과 취약점도 함께 다루어, 인공지능 최적화 전략에 대한 전반적인 이해를 목표로 작성하였습니다. 회귀 (regression) 회귀 분석(Regression)은 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 방법으로, 인공지능에서는 예측 모델을 구축하는 데 널리 사용된다. 즉, 독립 변수(X)와 종속 변수(Y) 간의 관계를 모델링하여, 새로운 독립 변수 값에 대한 종속 변수의 값을 예측하는 데 사용된다. 최적화 이론은 이 회귀 모델의 파라미터를 조정하여, 실제 값과 예측 값 사이의 차이(비용)를 최소.. 2024. 4. 5. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음 반응형
