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안녕하세요, 좀 공유가 늦었습니다. 10월 11일에 
<테마 : 베이지안 딥러닝 기초>로 Re:Bayes 스터디가 시작되었습니다. 1회차 후기만 공유하겠습니다.(자료는 모두 공개된 것을 사용합니다)

Re는 강화학습이고 베이즈는 베이지안을 공부하겠다는 뜻입니다. 원래 하던 강화학습과 딥러닝에 베이지안 딥러닝을 추가한 커리큘럼입니다.

* 이 스터디는 정통..심리학 그룹 싸이그래머에서 진행합니다.
* 이 스터디는 네이버D2의 지원을 받습니다.
* 이 스터디는 전문가/전공자 모임이 아닌 취미모임입니다. 누구나 참여하실 수 있습니다. 참여를 원하시면 언제든 이벤트에 참석을 누르시고 해당 장소로 찾아오시면 됩니다.

——————————

후기 작성자 : 김정주

새로운 파트 시작이어서 많은 분들이 와주셨습니다.
시작은 Seonghoon Jung 님이 머피ML 18장 - State space models로 해주셨습니다. 17장의 HMM에서 이어지는 SSM은 은닉 상태가 연속형 변수라는 점만 다르고 나머지는 HMM과 비슷하지만, 상태 공간이 무한이기에 근사적 추론이 필요하다는 내용을 설명해 주셨습니다. 관련하여 Linear Gaussian 케이스와 칼만 필터/스무딩, 그리고 SLAM에 대해 소개해 주셨습니다.

두 번째 발표는 김무성 님이 베이지안 딥러닝 1장 - The Importance of Know What We Don't Know 에 대해 발표해 주셨습니다. 딥러닝에 베이지안 통계를 도입하여 정확도를 수치화 하는 것에 관한 내용이었습니다. 관련하여 기계학습에서 모델(LDA, RNN, HMM)과 알고리즘(SGD, MCMC, Bayesian)의 차이를 설명하시고, 베이지안은 알고리즘이기 때문에 모델에 관계 없이 적용할 수 있다는 말씀을 해주셨습니다.

이어서 세 번째 발표도 김무성 님이 딥러닝 여름학교 2017 - Combining Graphical Models and Deep Learning 에 대해 해주셨습니다. 이것은 딥러닝에 Graphical Model을 섞어 사용하는 이야기였습니다. 딥러닝과 Graphical Model의 장단점을 비교해 설명하시고, Approximate, Variational, Amortized 등 다양한 Inference 방법에 대해 소개해 주셨습니다. 이어지는 내용 중 Observation을 위해 뉴럴넷을 사용하고, Latent Variable을 찾기위해서는 Graphical Model을 사용한다는 아이디어가 특히 인상적이었습니다.

다음은 최완재 님이 Andrew Ng의 딥러닝 기초 - Shallow neural networks 에 대해 발표해 주셨습니다. 이번 시간은 What is Neural Network? 이라는 주제로, 뉴럴넷의 동작 원리에 대해 자세한 설명이 있었습니다. 뉴럴넷은 결국 Logistic Regression과 비슷한 과정을 여러번 수행하는 것으로, Vectorizing을 통해 속도를 올리도록 구성된다고 합니다. 액티베이션 함수는 예전에는 Sigmoid를 썼지만 요즘은 이진 분류 문제 외에는 추천하지 않는다고 합니다. 대안으로 Tanh와 ReLU 그리고 Leaky ReLU를 소개해 주셨습니다.

마지막은 제가 Sutton의 강화학습 기초 13장 - Policy Gradient Methods 에 대해 발표하였습니다. 지금까지는 상태 또는 동작의 가치를 학습하여 동작을 선택하였는데, 이번 장에서는 정책(Policy)이 왜 필요한지와, 모수를 통한 근사화된 정책의 학습 방법에 대해 소개하였습니다. 실제 구현을 위한 Policy Gradient Theorem과 이것을 이용한 REINFORCE 알고리즘에 대해 말씀 드렸습니다. 정책 경사와 다음 시간에 발표할 Actor-Critic 은 제가 평소에 많이 궁금했던 부분이었는데, 발표 준비를 하며 배울 수 있어서 좋았던 것 같습니다.
새 파트 시작에 새로운 분들이 많이 와주셔서 반가웠습니다. 다음 시간에도 함께 할 수 있으면 좋겠습니다.
감사합니다.

——————————
* 싸이그래머 페이스북 그룹 - https://www.facebook.com/groups/psygrammer

 

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