๐Ÿ“š/2021-2 22

[์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ] Fuzzy Inference

Fuzzy Inference : ์• ๋งคํ•จ(ambiguous)์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๋Š” ์ˆ˜๋ฆฌ ์ด๋ก  - ํผ์ง€ ์ง‘ํ•ฉ: ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ํ•ด์˜ ์ง‘ํ•ฉ. ์†Œ์† ์—ฌ๋ถ€๊ฐ€ ํ™•์‹คํ•˜์ง€ ์•Š์€ ๊ฒฝ์šฐ์˜ ์ง‘ํ•ฉ. - Crisp ๋…ผ๋ฆฌ(0, 1 ๋ช…์ œ๊ฐ’) / ํผ์ง€ ๋…ผ๋ฆฌ(0~1 ๋ช…์ œ๊ฐ’) ํผ์ง€์ง‘ํ•ฉ์˜ ์—ฐ์‚ฐ ํผ์ง€๊ด€๊ณ„ ํผ์ง€๋…ผ๋ฆฌ Fuzzy Control

๐Ÿ“š/2021-2 2021.12.17

[์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ] Bayesian Inference

๋ฒ ์ด์Šค ์ •๋ฆฌ์˜ ์œ ๋„ ํ‰๊ท  ๋ฒกํ„ฐ์™€ ๊ณต๋ถ„์‚ฐ ํ–‰๋ ฌ Bayesian Inference -> ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ ์ถ”๋ก : '๊ฐ€์žฅ ๊ทธ๋Ÿด๋“ฏํ•œ' - ์‚ฌํ›„ ํ™•๋ฅ ์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋ถ„๋ฅ˜ - ์‚ฌ์ „ ํ™•๋ฅ  ๊ณ„์‚ฐ - ์šฐ๋„ ๊ณ„์‚ฐ - ํ’€์ด

๐Ÿ“š/2021-2 2021.12.17

[์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ] ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„๊ณผ ์ถ”๋ก 

์ง€์‹ - ํ•ฉ๋ชฉ์ ์ ์œผ๋กœ ๊ฐœ๋…ํ™”๋œ ํ˜•ํƒœ์˜ ์ •๋ณด - ์ •๋ณด๊ฐ€ ์ง€์‹์ด ๋˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ์ง€์‹ ๋ฒ ์ด์Šค๊ฐ€ ํ•„์š” (๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ •๋ฆฌํ•˜๊ณ  ์ฒด๊ณ„ํ™”ํ•˜์—ฌ ์ •๋ฆฌ) ์ง€์‹์˜ ํ‘œํ˜„๊ณผ ์ถ”๋ก  ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„ ๋ฐฉ๋ฒ• 1) ๋…ผ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„ 2) ๊ทœ์น™์„ ์ด์šฉํ•œ ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„ 3) ์‹œ๋งจํ‹ฑ ๋„คํŠธ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„ 4) ํ”„๋ ˆ์ž„์„ ์ด์šฉํ•œ ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„ ๋…ผ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ์ง€์‹ ํ‘œํ˜„ 1. ๋ช…์ œ ๋…ผ๋ฆฌ - ๋ช…์ œ: ์ฐธ, ๊ฑฐ์ง“ ํŒ๋‹จํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฌธ์žฅ (ํ™•๋ฅ  X) - ๋…ผ๋ฆฌ์—ฐ์‚ฐ์ž: ๋ช…์ œ๋“ค์„ ์—ฐ๊ฒฐ (AND, OR, NOT) - ๋ณตํ•ฉ๋ช…์ œ: ๊ฐ ๋ช…์ œ๋ฅผ ํ•˜๋‚˜์˜ ์‹ฌ๋ณผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•˜๊ณ , ์ด ์‹ฌ๋ณผ๋“ค์„ ๋…ผ๋ฆฌ ์—ฐ์‚ฐ์ž๋กœ ์—ฐ๊ฒฐํ•œ ๊ฒƒ - Modus Pones (๊ฐ€์–ธ์  ์‚ผ๋‹จ๋…ผ๋ฒ•): X์™€ X->Y๋ผ๋Š” ๋‘ ๋ช…์ œ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ Y๋ช…์ œ๋ฅผ ๋„์ถœํ•˜๋Š” ๊ณผ์ • 2. ์ˆ ์–ด ๋…ผ๋ฆฌ - ์ˆ ์–ด์™€ ๊ฐ์ฒด๋กœ ํ‘œํ˜„ - ์ •ํ˜•์‹: ์ˆ ์–ด, ์ƒ์ˆ˜..

๐Ÿ“š/2021-2 2021.12.17

[์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ] Goal Reduction (๋ฌธ์ œ์ถ•์†Œ ๊ธฐ๋ฒ•)

๋ฌธ์ œ์ถ•์†Œ - ๋ฌธ์ œ ๋ฌ˜์‚ฌ๋ฅผ ๋ฌธ์ œ ์ถ•์†Œ ์—ฐ์‚ฐ์ž๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ถ€๋ถ„ ๋ฌธ์ œ ๋ฌ˜์‚ฌ๋กœ ๋ณ€ํ™˜, ์ฆ‰ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ฌธ์ œ๋กœ ๋ถ„ํ• ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ • - ์ƒํƒœ๊ณต๊ฐ„ ํƒ์ƒ‰ ๋ฌธ์ œ @ ์ถœ๋ฐœ์ƒํƒœ๋“ค์˜ ์กฐํ•ฉ, S @ ์ƒํƒœ๋ฌ˜์‚ฌ๋ฅผ ๋‹ค๋ฅธ ์ƒํƒœ๋ฌ˜์‚ฌ๋กœ ๋ณ€ํ™˜์‹œํ‚ค๋Š” ์—ฐ์‚ฐ์ž๋“ค์˜ ์กฐํ•ฉ, F @ ๋ชฉํ‘œ์ƒํƒœ์˜ ์กฐํ•ฉ, G - ๋ถ€๋ถ„๋ฌธ์ œ๋Š” ์ƒํƒœ๊ณต๊ฐ„์—์„œ์˜ ์ค‘์š”ํ•œ ์ค‘๊ฐ„์ƒํƒœ๋“ค ์‚ฌ์ด์˜ ๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ์ฐพ๋Š” ๋ฌธ์ œ์— ํ•ด๋‹น - ๋ฌธ์ œ์ถ•์†Œ์˜ ๋ชฉ์ ์€ ๊ถ๊ทน์ ์œผ๋กœ ํ•ด๊ฐ€ ๋ถ„๋ช…ํ•œ ์›์‹œ๋ฌธ์ œ๋“ค๋กœ ๋ณ€ํ™˜์‹œํ‚ค์ž๋Š” ๊ฒƒ ๋ฌธ์ œ์ถ•์†Œ๊ธฐ๋ฒ• : ์ƒํƒœ๊ณต๊ฐ„ ํƒ์ƒ‰๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ณด๋‹ค ๊ฐ„๋‹จํ•œ ํƒ์ƒ‰ ๋ฌธ์ œ๋กœ ์—ฐ์†์ ์œผ๋กœ ์ถ•์†Œํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• 1) ๋ฌธ์ œ๋ถ„๋ฆฌ์˜ ๊ธฐ์  2) ํ‚ค ์—ฐ์‚ฐ์ž์˜ ๋ฐœ๊ฒฌ AND-OR Graph : ์ฃผ์–ด์ง„ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ›„๊ณ„๋ฌธ์ œ๋“ค์˜ ์กฐํ•ฉ์œผ๋กœ ์ถ•์†Œํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ํ‘œํ˜„ํ•˜๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„ - AND/OR ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋กœ ํ‘œํ˜„๋˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋Š” ์ƒํƒœ๊ณต๊ฐ„ ํƒ์ƒ‰๊ณผ ๋ฌธ์ œ์ถ•์†Œ์˜ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์š”๊ตฌ - A..

๐Ÿ“š/2021-2 2021.12.17

[์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ] Genetic Algorithm application_AssembleNet

AssembleNet : ์—ฐ๊ฒฐ ์›จ์ดํŠธ ๋Ÿฌ๋‹์„ ํ†ตํ•ด ์—ฐ๊ฒฐ์„ฑ์ด ๋” ์ข‹์€ ์‹ ๊ฒฝ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ ์ž๋™์œผ๋กœ ์ฐพ์•„ ์ง„ํ™”๋ฅผ ์œ ๋„ - ์ธ์ ‘ํ•œ ๋ ˆ๋ฒจ๋ผ๋ฆฌ connection X low level -> high level - edge๋“ค์˜ ์ƒ‰๊น”์ด ๋‹ค ๋‹ค๋ฆ„ -> ๊ฐ€์ค‘์น˜ (ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ธ”๋ก์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๋‹ค๋ฅธ ๋ธ”๋ก๊นŒ์ง€ ์–ผ๋งŒํผ ๋‚ด ์ •๋ณด๊ฐ€ ์ „๋‹ฌ๋ ์ง€) - ๋…ธ๋“œ ๊ฐ„ ์—ฐ๊ฒฐ๋  ํ™•๋ฅ , ํ•œ ๋…ธ๋“œ์— ์ตœ๋Œ€ ๋ช‡๊ฐœ๊นŒ์ง€ ์—ฐ๊ฒฐ? -> ์ œ์•ฝ => ํ–‰๋ ฌ๋กœ ํ‘œํ˜„ ยท Edge - ๋ธ”๋ก๋“ค ๊ฐ„์˜ connection ๋ช…์‹œ - lower level block -> higher level block : avoid forming a cycle ยท Evolution - tournament selection algorithm - 'parent' architecture ์„ ํƒ & mutate -..

๐Ÿ“š/2021-2 2021.12.17