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"From Deep Learning to Rational Machines/Imagination"의 두 판 사이의 차이
→인공 신경망의 새로운 복합 관념의 합성 능력
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GAN은 포더가 제기한 두 번째 문제, 즉 어떻게 경험주의적 마음이 새로운 관념을 합성할 수 있는지의 문제도 해결할 수 있다. GAN의 생성 신경망에 무작위 잡음 대신 잠재 공간의 특성과 잘 매핑된 벡터를 입력하면 원하는 여러 특징들을 가진 새로운 합성물을 생성할 수 있다. 이를 "내삽"의 방법이라 부른다. 예를 들어 잠재 공간 내에서 "남자", "안경 쓴 남자", "여자"의 벡터 좌표를 이용하면, "안경 쓴 남자"-"남자"+"여자"의 벡터를 생성 신경망에 입력하여 렌더링하면 "안경 쓴 여자"의 그럴듯한 표본을 생성할 수 있다. 이러한 방법은 스타일 벡터를 이용한 새로운 주제의 그림 생성에도 사용되었고, 대성공을 거두었다. | GAN은 포더가 제기한 두 번째 문제, 즉 어떻게 경험주의적 마음이 새로운 관념을 합성할 수 있는지의 문제도 해결할 수 있다. GAN의 생성 신경망에 무작위 잡음 대신 잠재 공간의 특성과 잘 매핑된 벡터를 입력하면 원하는 여러 특징들을 가진 새로운 합성물을 생성할 수 있다. 이를 "내삽"의 방법이라 부른다. 예를 들어 잠재 공간 내에서 "남자", "안경 쓴 남자", "여자"의 벡터 좌표를 이용하면, "안경 쓴 남자"-"남자"+"여자"의 벡터를 생성 신경망에 입력하여 렌더링하면 "안경 쓴 여자"의 그럴듯한 표본을 생성할 수 있다. 이러한 방법은 스타일 벡터를 이용한 새로운 주제의 그림 생성에도 사용되었고, 대성공을 거두었다. | ||
한 가지 쟁점 : 잠재 요인을 모델에서 얼마나 명시적으로 표상해야 하는가? 대안적 접근 방법 중 하나인 변분 오토인코더(VAEs)는 잠재 요인을 명시적으로 분리해냄으로써 그러한 요인들을 혼합하고 조작하기 쉽게 만들어준다. VAE에 추가된 트릭들은 그 추출된 잠재 요인을 인간이 사용하는 것과 더 유사하게 만들어준다. | |||
위와 같은 발전은 새로운 복합 관념을 생성하는 능력에 대한 포더의 문제제기에 대한 훌륭한 답이 될 수 있다. 위의 생성 신경망들은 경험으로부터 학습하지만, 그것의 재합성을 넘어 완전히 새로운 것을 조합할 수 있다. | |||
[[분류:과학철학]] | [[분류:과학철학]] | ||