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최적화 Optimization 개요 한국 25분 전체관람가 감독 박태영 줄거리 A.I. 연구원인 성진은 야구광이다. 교수로부터 대기업 입사 기회를 얻지만 마음은 야구 데이터를 연구하는 선배의 스타트업에 더 끌린다. 결국 최선의 선택을 위해 A.I.에 의지한다. <최적화>는 표면적으로 A.I.의 객관적 데이터를 신뢰하지만 결국 중요한 것은 본인의 주체적 선택이란 점을 분명히 한다. 객관성과 주...더보기 다른 사이트 더보기 다음영화 정보 제공 안내 Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다.
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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Optimization 저자 H Ronald Mi... 출간 2014.4.1. e북 169,930원 Optimization 저자 Lange Kenneth 출간 2004.6.30. 도서 129,710원 Optimization 저자 Brinkhuis J... 출간 2005.8.29. 도서 141,340원 Optimization 도서 292,820원 Optimization 도서 211,480원 Optimization 저자 CRC Press 출간 2015.9.14. 도서 173,180원 Optimization 저자 Nemhauser 출간 1989.8.18. 도서 88,230원 Optimization 저자 Lange Kenneth 출간 2015.4.3. 도서 127,280원 Optimization 저자 Springer 출간 2000.7.31. Optimization 저자 Kenneth Lange 출간 2016.1.21. 도서 110,680원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
oksusu-farm.tistory.com 옥수수 농장 Bayesian Optimization 설명 7 안녕하세요. 오늘은 Bayesian optimization에 대해서 설명해보려고 합니다. 제가 연구에 자주 사용하는 최적화 모델인데, 내용이 어려워서 한 번 정리하는 용도예요. 연구를 예시로 들어서 설명을 할 수 있습니다. Optimizaiton Optimization. 즉, 최적화는 결국 내가 어떠한 입력을 넣었을 때, 최고의 효율을 갖는 출력... Optimization bayes vlsi Gaussian process Bayesian Optimization acquisition function 2024.05.27 블로그 검색 더보기 [Paper] Interconnect Stack Parameter Optimization Using Genetic Algorithm [1/2] [Paper] Interconnect Stack Parameter Optimization Using Genetic Algorithm [2/2] sanmldl.tistory.com running_learning [cs231n] 3장. Loss functions and Optimization 27 score가 얼마나 잘 산출된 것인지 알아보는 Loss func와 이 Loss func를 최소화시키는 parameter들을 얼마나 효율적으로 찾을 것인지 알아보는 optimization에 대한 내용이다. 앞서 우리는 linear classifier로 score를 산출할 수 있었다. (이미지 픽셀값에 가중치 W행렬을 곱하고, bias를 더하여 score를 구했다.) 3개... 2024.05.28 wisdom-atelier.tistory.com 지혜공방(Wisdom Atelier) Optimization > Heuristic Optimization 5 Heuristic Optimization 휴리스틱 최적화를 사용하여 상당한 속도 향상을 얻는 방법에 대한 튜토리얼입니다. 경로 찾기 검색이 이루어질 때 일반적으로 heuristic 이 사용됩니다. 휴리스틱은 목표까지 얼마나 멀리 있는지를 대략적으로 추정하는 방법입니다. 일반적으로 실제 euclidean distance 를 직접 사용합니다. 이... 2024.05.28 Optimization Optimization > Pooling i-about-me.tistory.com I about me [Deep learning] Optimization 15 것을 표준화로 생각해주면 된다! 그럼 이제 최적화 문제를 어떻게 수학적으로 표현하는지 알아보았으니 이제 최적화 문제를 본격적으로 풀어보자! Solving Optimization Problems 1. Analytic Approach (해석적 접근) 1차원이고, 제약조건이 따로 없을 때, f'(x) = 0 이 되는 곳이 최소가 되는 것을 알 수 있다. n차원일... 최적화 Optimization 딥러닝 2024.05.02 muni-dev.tistory.com 공부하는 무니 [PPO] Proximal Policy Optimization Algorithms Abstract 프록시말 정책 최적화(Proximal Policy Optimization, PPO)는 강화학습을 위한 새로운 정책 경사 방법입니다. 이 방법은 환경과의 상호작용을 통해 데이터를 샘플링하고, 확률적 경사 상승법을 사용하여 "대리" 목적 함수를 최적화하는 과정을 번갈아 수행합니다.기존의 정책 경사 방법은 데이터 샘플 하나당 한 번의 경사 업데이트를 수행하는 반면, PPO는 미니배치 업데이트를 여러 번 수행할 수 있는 새로운 목적 함수를 제안합니다. 이는 트러스트 영역 정책 최적화(Trust Region Policy Optimizatio 1 Introduction 최근 몇 년 동안, 신경망 함수 근사기를 사용한 강화학습을 위해 여러 가지 접근 방식이 제안되었습니다. 대표적인 방법으로는 딥 Q-러닝, "바닐라" 정책 경사법, 트러스트 영역/자연 정책 경사법 등이 있습니다. 하지만 이러한 방법들은 확장성, 데이터 효율성, 강건성 등의 측면에서 개선의 여지가 있습니다.Q-러닝은 많은 간단한 문제에서 실패하고 이해하기 어려우며, 바닐라 정책 경사법은 데이터 효율성과 강건성이 좋지 않습니다. 트러스트 영역 정책 최적화(TRPO)는 상대적으로 복잡하고, 노이즈나 파라미터 공유와 같은... 2 Background: Policy Optimization 2.1 Policy Gradient Methods 정책 경사 방법은 정책 경사를 계산하고 이를 확률적 경사 상승 알고리즘에 대입하여 작동합니다. 가장 일반적으로 사용되는 경사 추정기는 다음과 같은 형태를 가집니다:ĝ = Êt[∇θ log πθ(at | st)Ât]여기서 πθ는 확률적 정책이고, Ât는 t 시점에서의 이점 함수 추정치입니다. Êt[...]는 유한한 샘플 배치에 대한 경험적 평균을 나타내며, 샘플링과 최적화를 번갈아 수행하는 알고리즘에서 사용됩니다.자동 미분 소프트웨어를 사용하는 구현은 정책 경사 추정기로 목적 함수의 3 Clipped Surrogate Objective 이미지 1에 따르면, TRPO는 "대리" 목적 함수를 최대화하며, 이는 다음과 같이 정의됩니다:L^CPI(θ) = Êt [πθ(at|st) / πθ_old(at|st) * Ât] = Êt [rt(θ)Ât].여기서 rt(θ)는 확률 비율로, rt(θ) = πθ(at|st) / πθ_old(at|st)이고, r(θ_old) = 1입니다. 우리가 제안하는 주요 목적 함수는 다음과 같습니다.L^CLIP(θ) = Êt [min(rt(θ)Ât, clip(rt(θ), 1 - ϵ, 1 + ϵ)Ât)]여기서 ϵ은 하이퍼파라미터이며, 예를 들어 ϵ 4 Adaptive KL Penalty Coefficient 또 다른 접근 방식은 클리핑된 대리 목적 함수와 함께 사용하거나 대안으로 사용할 수 있는 KL 발산에 대한 패널티를 사용하는 것입니다. 이 방식에서는 KL 발산 패널티 계수를 적응적으로 조정하여 각 정책 업데이트에서 어떤 목표 KL 발산 d_targ을 달성하도록 합니다. 실험에서 KL 패널티가 클리핑된 대리 목적 함수보다 성능이 좋지 않았지만, 중요한 기준선이므로 여기에 포함시켰습니다.이 알고리즘의 가장 단순한 실현에서는 각 정책 업데이트에서 다음 단계를 수행합니다.- 여러 에포크에 걸쳐 미니배치 SGD를 사용하여 KL... 5 Algorithm 이 알고리즘은 강화학습에서 사용되는 일종의 알고리즘으로, PPO(Proximal Policy Optimization)라고 부릅니다. PPO는 Actor-Critic 방식을 기반으로 하며, 안정적이고 효율적인 학습을 위해 설계되었습니다. 간단히 설명드리면 다음과 같습니다:1. 목표: PPO는 정책(policy)을 개선하여 에이전트가 환경에서 더 높은 보상을 받도록 합니다.2. Actor-Critic 구조: 이 구조에서는 'Actor'가 어떤 상황에서 어떤 행동을 할지 결정하고, 'Critic'은 그 행동의 가치를 평가합니다.3. 손실 6 Experiments 6.1 Comparison of Surrogate Objectives 서로 다른 하이퍼파라미터 설정에서 여러 surrogate 목적 함수를 비교합니다.비교되는 세 가지 surrogate 목적 함수는 다음과 같습니다.1. No clipping or penalty: L_t(θ) = r_t(θ) A_t2. Clipping: L_t(θ) = min(r_t(θ)A_t, clip(r_t(θ)), 1 - ε, 1 + ε) A_t 3. KL penalty (fixed or adaptive): L_t(θ) = r_t(θ) A_t - β KL[π_ 7 Conclusion 프록시멀 정책 최적화(Proximal Policy Optimization, PPO)는 정책 최적화 방법 중 하나로, 각 정책 업데이트를 수행하기 위해 여러 번의 확률적 경사 상승(stochastic gradient ascent) 과정을 사용합니다. PPO는 트러스트 리전(trust-region) 방법들의 안정성과 신뢰성을 가지면서도, 구현이 훨씬 간단합니다. 바닐라 정책 경사(vanilla policy gradient) 구현에 단 몇 줄의 코드만 변경하면 적용할 수 있습니다. 또한 PPO는 더 일반적인 상황에서도 적용 가능합니다. 7 프록시말 정책 최적화(Proximal Policy Optimization, PPO)는 강화학습을 위한 새로운 정책 경사 방법입니다. 이 방법은 환경과의 상호작용을 통해 데이터를 샘플링하고, 확률적 경사 상승법을 사용하여 "대리" 목적 함수를 최적화하는 과정을 번갈아 수행합니다.기존의 정책 경사 방법은 데이터 샘플 하나당 한 번의 경사 업데이트를 수행하는 반면, PPO는 미니배치 업데이트를 여러 번 수행할 수 있는 새로운 목적 함수를 제안합니다. 이는 트러스트 영역 정책 최적화(Trust Region Policy Optimizatio 2024.05.05 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 퀀트대디 경제 분야 크리에이터 어니 챈 형님이 이야기하는 금융 AI의 희망과 한계 2 온 것을 실제로 개선하는 AI 알고리즘을 발견하는 것은 매우 흥미로운 일입니다. Q. 현재 당신의 커리어 목표는 무엇인가요? CPO(Conditional Portfolio Optimization, 조건부 포트폴리오 최적화)라는 AI 기반 포트폴리오 최적화 기법의 첫 번째 버전이 성공을 거둔 후, 우리는 요즘 모두가 지속적으로 듣고 있는 딥러닝... 머신러닝 금융 퀀트 2024.05.29 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 인쇄산업신문 인쇄산업신문 - 카카오스토리 고임금, 노동력 부족에 대응 Printing smart factory robot emerges as a useful person - Process optimization with digital twin - Increase production efficiency and quality - Responding to high wages... 2024.05.17 카카오스토리 검색 더보기 경제 크리에이터 보기
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