Multi-Head Attention in Vision Transformers1. Introduction to Multi-Head AttentionDefinition: Multi-Head Attention은 모델이 입력 시퀀스의 여러 부분에 동시에 집중할 수 있도록 하는 Transformer 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. ViT(Vision Transformers)에서는 다양한 이미지 패치를 병렬로 처리하고 연관시키는 데 사용되므로 모델이 시각적 데이터의 다양한 측면을 캡처할 수 있습니다.Importance: 여러 개의 Attention Head를 사용함으로써 모델은 입력에 대한 더욱 풍부하고 다양한 표현을 학습할 수 있어 이미지 인식 및 분할과 같은 작업에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.2. ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 8. 20. 11:25

Self-Attention Mechanism​1. Introduction to Self-Attention· Definition : Intra-Attention이라고도 알려진 Self-Attention은 모델이 단일 시퀀스의 여러 부분 간의 관계를 고려할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 다른 모든 요소와 관련하여 시퀀스의 각 요소에 대한 attention score를 계산하여 모델이 관련 기능 및 종속성에 집중할 수 있도록 합니다.​2. Importance of Self-Attention· Context understanding : Self-Attention을 사용하면 모델이 데이터 내의 장기적인 종속성과 컨텍스트 관계를 캡처할 수 있습니다.Efficiency : 병렬화를 활성화하여 순환 신경망(RNN)에..

SnowPea(스노피) AI 2024. 8. 5. 10:51

Positional Encoding in Vision Transformers1. Introduction to Positional EncodingDefinition: 위치 인코딩은 Transformer 모델의 입력 임베딩에 위치 정보를 주입하는 데 사용되는 기술입니다. Transformer는 본질적으로 입력 시퀀스의 순서를 캡처하지 않으므로 위치 인코딩은 시퀀스 내의 요소 위치에 대해 필요한 컨텍스트를 제공합니다.Importance: ViT(Vision Transformers)에서 위치 인코딩은 이미지 패치에 대한 공간 정보를 유지하는 데 매우 중요합니다. 2. Why Positional Encoding is NeededTransformers and Order: 순환 신경망(RNN)과 달리 변환기는 입력 ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 26. 17:07

1. Introduction to Patch EmbeddingDefinition: 패치 임베딩은 입력 이미지를 더 작은 고정 크기 패치로 나누는 ViT(Vision Transformers)에서 사용되는 기술입니다. 그런 다음 각 패치는 평면화되고 벡터 공간에 선형으로 투영되어 Transformer 아키텍처에서 처리할 수 있는 일련의 임베딩이 생성됩니다.Importance: 패치 임베딩을 사용하면 Transformer가 NLP 작업에서 시퀀스를 처리하는 방식과 유사하게 이미지를 처리할 수 있으므로 모델이 이미지의 여러 부분 간의 관계와 종속성을 캡처할 수 있습니다.2. Process of Patch Embedding   Steps:       step 1. 이미지를 패치로 나누기       step 2. ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 20. 17:30

Transformer Architecture1. Introduction to Transformer ArchitectureDefinition: "Attention is All You Need" 논문에 소개된 Transformer 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에 혁명을 일으켰으며 현재 Vision Transformers(ViT)를 통해 컴퓨터 비전에 적용되고 있습니다.Importance: Self-Attention 메커니즘을 사용하여 이미지의 여러 부분 간의 관계를 캡처함으로써 이미지 처리 작업에서 기존 CNN(컨볼루션 신경망)을 대체합니다.Architecture2. Key Components of Transformer ArchitectureEncoder and Decoder: Transformer는..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 13. 10:06

Vision Transformer (ViT)는 이미지 인식 및 컴퓨터 비전 분야에서 최근 각광받고 있는 기술입니다. ViT는 기존의 Convolutional Neural Networks (CNN) 대신 Transformer 모델을 사용하여 이미지를 처리합니다. 다음은 Vision Transformer의 주요 기술을 10개의 카테고리로 정리한 내용입니다. ​1. Transformer ArchitectureTransformer는 Self-Attention 메커니즘과 피드포워드 네트워크로 구성됩니다. 이 구조는 원래 NLP 분야에서 제안되었으나, ViT에서는 이미지를 처리하는 데 사용됩니다. 각 레이어는 인코더와 디코더로 나뉘며, ViT에서는 인코더 부분만 사용됩니다.​2. Patch Embedding이미지 ..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 13. 10:02

딥러닝 모델에서 중요한 구성 요소 중 하나가 바로 Activation Function(활성화 함수)입니다. 이 함수를 쉽게 설명하고 구체적으로 이해할 수 있도록 하겠습니다.​1. Activation Function이란?Activation Function은 인공 신경망의 뉴런에서 입력 신호를 받아 출력 신호로 변환하는 수학적 함수입니다. 뉴런은 입력 신호를 받아 가중치를 곱하고, 그 합을 Activation Function에 통과시켜 최종 출력을 생성합니다.​2. 왜 필요한가?딥러닝 모델에서 Activation Function이 필요한 이유는 다음과 같습니다:비선형성 부여: 신경망에 비선형성을 추가하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 단순히 선형 변환만으로는 복잡한 데이터 분포를 학습할 수 없습니다..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 3. 12:33

안녕하세요? 와포 생성형AI 스노피(SnowPea) 담당자입니다. 오늘은 퍼셉트론(Perceptron)에 대해 알아보도록 하겠습니다.​퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 가장 기본적인 구성 요소로, 1957년에 프랭크 로젠블렛(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 초기 형태의 인공 뉴런입니다. 퍼셉트론은 단순한 이진 분류 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 입력을 받아 간단한 연산을 통해 출력 값을 결정하는 구조를 가지고 있습니다.​퍼셉트론의 구조퍼셉트론은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다:작동 원리퍼셉트론의 작동 과정을 단계별로 설명하면 다음과 같습니다:학습 과정퍼셉트론은 주어진 데이터에 맞추어 가중치와 바이어스를 조정하는 학습 과정을 거칩니다. 이 과정은 다음과 같이 이루..

SnowPea(스노피) AI 2024. 6. 3. 12:31