음성 인공지능 스타트업의 기회 분석
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일본만화 추천 100선
1.군계 (액션,격투)
격투만화 중에서는 아주 유명하고 열광적으로 좋아하는 사람이 많은 만화입니다. 전체적으로 만화의 분위기는 어둡고요... 줄거리를 소개하죠. 주인공인 료는 모범생이었습니다. 그러나 부모님의 강압적인 통제... 그에 대한 무의식적 반발로 부모님을 살해하게 되고 맙니다. 그리고 교도소에서 많은 변화를 겪게되죠..그리고 악의 화신같은 존재가 되고 말죠..... 또 그에 대항하는 인물이 나타나고.... 만화에 대한 소개가 만화의 질을 못 따라가네요. 이 만화는 선과 악에 대해 생각해볼 수있는 만화입니다. 그리고 싸움이란 인간에게 어떤 의미가 있는것일까? 하는 생각도요. 아..군계는 싸움닭이란 뜻입니다. 네이밍센스가 좋죠.
2. 생추어리(해적판제목:빛과 그림자) (액션,정치)
일본 최고의 극화체 만화가인 이케가미 료이치님의 작품입니다. 캄보디아에서 일본 외교관의 아들로 태어난 두 남자 이야기를 그리고 있습니다. 캄보디아의 킬링필드(대학살..실존사건입니다.)와중에서 살아남아 돌아온 두 주인공..한명은 암흑계 보스로 다른 한 명은 정치계 거물로 성장해갑니다. 두 남자의 목숨과도 같은 우정....그들의 관계는 어떻게 될까? 뛰어난 스토리작가와 항상 작업하여 재미는 보장이 되는 작품입니다. 단 남성우월주의가 작품전반에 깔려있어서 여성이 보기엔 거부감을 느낄수도 있는 작품..남자분인거 같아 추천합니다.
3.수라의 각 (역사,무협)
해황기의 작가가 쓴 매우 흥미진진한 역사 무협물입니다. 일본 역사속의 많은 실존인물들의 얘기를 기둥줄거리로 하여 거기에 허구를 작가의 능수능란한 솜씨로 섞어냅니다. 이 작품은 코믹 만화인 수험의 제왕에도 등장하는 데요....그 만화에 이런 말이 있지요. "역사 공부를 하려거든 수라의 각을 읽어라" 이 만화작가의 다른 작품인 해황기도 매우 흥미진진하답니다.
4.베르세르크 (판타지)
말이 필요없는 판타지의 최고 걸작.... 뛰어난 작화에 철학적인 사유까지 배어든 최고의 작품. 안 읽으셨다면 부디 읽어보시길..
5.…
격투만화 중에서는 아주 유명하고 열광적으로 좋아하는 사람이 많은 만화입니다. 전체적으로 만화의 분위기는 어둡고요... 줄거리를 소개하죠. 주인공인 료는 모범생이었습니다. 그러나 부모님의 강압적인 통제... 그에 대한 무의식적 반발로 부모님을 살해하게 되고 맙니다. 그리고 교도소에서 많은 변화를 겪게되죠..그리고 악의 화신같은 존재가 되고 말죠..... 또 그에 대항하는 인물이 나타나고.... 만화에 대한 소개가 만화의 질을 못 따라가네요. 이 만화는 선과 악에 대해 생각해볼 수있는 만화입니다. 그리고 싸움이란 인간에게 어떤 의미가 있는것일까? 하는 생각도요. 아..군계는 싸움닭이란 뜻입니다. 네이밍센스가 좋죠.
2. 생추어리(해적판제목:빛과 그림자) (액션,정치)
일본 최고의 극화체 만화가인 이케가미 료이치님의 작품입니다. 캄보디아에서 일본 외교관의 아들로 태어난 두 남자 이야기를 그리고 있습니다. 캄보디아의 킬링필드(대학살..실존사건입니다.)와중에서 살아남아 돌아온 두 주인공..한명은 암흑계 보스로 다른 한 명은 정치계 거물로 성장해갑니다. 두 남자의 목숨과도 같은 우정....그들의 관계는 어떻게 될까? 뛰어난 스토리작가와 항상 작업하여 재미는 보장이 되는 작품입니다. 단 남성우월주의가 작품전반에 깔려있어서 여성이 보기엔 거부감을 느낄수도 있는 작품..남자분인거 같아 추천합니다.
3.수라의 각 (역사,무협)
해황기의 작가가 쓴 매우 흥미진진한 역사 무협물입니다. 일본 역사속의 많은 실존인물들의 얘기를 기둥줄거리로 하여 거기에 허구를 작가의 능수능란한 솜씨로 섞어냅니다. 이 작품은 코믹 만화인 수험의 제왕에도 등장하는 데요....그 만화에 이런 말이 있지요. "역사 공부를 하려거든 수라의 각을 읽어라" 이 만화작가의 다른 작품인 해황기도 매우 흥미진진하답니다.
4.베르세르크 (판타지)
말이 필요없는 판타지의 최고 걸작.... 뛰어난 작화에 철학적인 사유까지 배어든 최고의 작품. 안 읽으셨다면 부디 읽어보시길..
5.…
딥 러닝의 블랙 박스 열어보기
Opening the black box of Deep Neural Networks
via Information
- https://arxiv.org/pdf/1703.00810.pdf
지금까지 딥 러닝은 어떻게 동작하는지 이해할 수 없다고 믿어져왔다. 그러나, 천재들은 그 근본 원리를 이해하려고 노력하고 있지.
이 논문은 SGD가 무슨 역할을 하는지에 대한 해석으로, 이들은 SGD가 drift와 diffusion단계로 구분된다고 설명한다.
첫 drift 단계에서는 multidimensional space를 탐험하고, 수렴을 시작하면 diffusion 단계로 접어들어 (첨부 그림에서 점선 오른쪽에 해당) 굉장히 느려지기 시작하며 chaotic 한 단계로 들어가는데 이게 바로 네트워크가 압축하는 법을 배우는 과정이라는 것이다.
SGD의 무질서도는 local minima에 빠지지 않고 더 나은 방향으로 수렴 할 가능성을 제공 할 뿐만 아니라, diffusion 단계에서 매우 효과적인 internal representations(?)를 생성하는데 자기가 볼쩍에 다소 과한것으로 보이며, 자기들의 IB iterations with stochastic relaxation methods로 DNN 학습 방법을 개선할 수 있을거라고 얘기한다.
제프리 힌트 교수가 지대한 관심과 찬사를 보냈기에 많은 관심을 받고 있는 내용인데, 딥 러닝 대가들의 근본 원리와 최적화 이론에 대한 얘기라, 나는 훔쳐만 봤지 뭔소리인지는 정확히는 이해하기 어렵다.
- https://arxiv.org/pdf/1703.00810.pdf
지금까지 딥 러닝은 어떻게 동작하는지 이해할 수 없다고 믿어져왔다. 그러나, 천재들은 그 근본 원리를 이해하려고 노력하고 있지.
이 논문은 SGD가 무슨 역할을 하는지에 대한 해석으로, 이들은 SGD가 drift와 diffusion단계로 구분된다고 설명한다.
첫 drift 단계에서는 multidimensional space를 탐험하고, 수렴을 시작하면 diffusion 단계로 접어들어 (첨부 그림에서 점선 오른쪽에 해당) 굉장히 느려지기 시작하며 chaotic 한 단계로 들어가는데 이게 바로 네트워크가 압축하는 법을 배우는 과정이라는 것이다.
SGD의 무질서도는 local minima에 빠지지 않고 더 나은 방향으로 수렴 할 가능성을 제공 할 뿐만 아니라, diffusion 단계에서 매우 효과적인 internal representations(?)를 생성하는데 자기가 볼쩍에 다소 과한것으로 보이며, 자기들의 IB iterations with stochastic relaxation methods로 DNN 학습 방법을 개선할 수 있을거라고 얘기한다.
제프리 힌트 교수가 지대한 관심과 찬사를 보냈기에 많은 관심을 받고 있는 내용인데, 딥 러닝 대가들의 근본 원리와 최적화 이론에 대한 얘기라, 나는 훔쳐만 봤지 뭔소리인지는 정확히는 이해하기 어렵다.
인간 본성의 법칙 (책 리뷰 + 잡담)
점심 먹고 서점에 들러서 집어든 책이 하나 있다. "인간 본성의 법칙", 몇 장 읽어보면서 바로 몰입되는 책. 아직 다 읽지 못해서 리뷰 하긴 뭐 하지만, 과거 내 행동들에 대한 부끄러움, 감정을 배제한 이성적 의사결정에 큰 깨달음을 얻었다.
사실 표정이 순수하고 자연스럽지 못한 사람은 그 입에서 아무리 유식하고 논리 정연한 이야기가 나온다 해도 본능적으로 의심하게 되지 않나?
인간의 본성을 이해하고, 나를 이해하고, 내 행동들을 조금 더 이성적으로 결정한다면 아마도 나는 더 좋은 사람이 될 수 있으리라. 마음을 비워라. 감정을 내려놓자.
사실 표정이 순수하고 자연스럽지 못한 사람은 그 입에서 아무리 유식하고 논리 정연한 이야기가 나온다 해도 본능적으로 의심하게 되지 않나?
인간의 본성을 이해하고, 나를 이해하고, 내 행동들을 조금 더 이성적으로 결정한다면 아마도 나는 더 좋은 사람이 될 수 있으리라. 마음을 비워라. 감정을 내려놓자.
CTC 손실 함수
\(L\)을 label의 집합, \(L’\)을 공백이 포함된 label의 집합이라고 하자.
길이 T를 갖는 sequence에 대하여, 모든 가능한 paths(network output)의 집합을 \(L’^T = \pi\) 라 하자.
실제 labeling z를 갖는 input x에 대하여, 제대로 labelling이 될 확률을 최대화 하는 문제가 된다. 이후에 maximum likelihood estimation 을 이용해 최적화한다.
\(\hat\theta = arg \max_{\theta} \prod_{i=1}^N p(Z^{(i)} | X^{(i)} ; \theta)\)
output에서 얻은 labels에서 중복되는 label과 공백을 없애는 n:1 함수를 B라고 정의하자. 함수 B는 “Collapsing” operation한다고 칭한다. 예시는 다음과같다.
B(_A__AAAA_BBBCCCC) = B(A_A_BBBB_CC) = AABC
B의 역함수 B-1 가 정의 가능하며, 이 함수는 ground truth에 대하여 모든 possible paths로 map이 가능하다.
B-1(ABCC) = -A-AAA-BBBCCC, 등등등등등 (1:n 함수?형태)
역함수의 성질을 수식으로 표현하면 우측과 같다: \(\{ B(x)|x \in B^{-1}(z)\} = z \)
이제, 주어진 labelling z에 대한 가능도를 정의할 수 있으며, z로 Collapse 가능한 모든 paths가 나올 확률의 합으로 가능도를 정의할 수 있다.
\(p(Z|x ; \theta) = \sum_{\pi \in B^{-1}(z)} p(\pi | x ; \theta) \)
앞서 본 인풋x에 대해 labeling z 를 최적화 하려는 식(아래의 식) 안에 대입을 하고 합의 형태로 바꿔 minimazation 문제로 바꾸면 최종식은 다음과 같다.
\(\hat\theta = arg \max_{\theta} \sum_{i=1}^Nlog [ \sum_{\pi \in B^{-1}(z^…
\(\hat\theta = arg \max_{\theta} \prod_{i=1}^N p(Z^{(i)} | X^{(i)} ; \theta)\)
output에서 얻은 labels에서 중복되는 label과 공백을 없애는 n:1 함수를 B라고 정의하자. 함수 B는 “Collapsing” operation한다고 칭한다. 예시는 다음과같다.
B(_A__AAAA_BBBCCCC) = B(A_A_BBBB_CC) = AABC
B의 역함수 B-1 가 정의 가능하며, 이 함수는 ground truth에 대하여 모든 possible paths로 map이 가능하다.
B-1(ABCC) = -A-AAA-BBBCCC, 등등등등등 (1:n 함수?형태)
역함수의 성질을 수식으로 표현하면 우측과 같다: \(\{ B(x)|x \in B^{-1}(z)\} = z \)
이제, 주어진 labelling z에 대한 가능도를 정의할 수 있으며, z로 Collapse 가능한 모든 paths가 나올 확률의 합으로 가능도를 정의할 수 있다.
\(p(Z|x ; \theta) = \sum_{\pi \in B^{-1}(z)} p(\pi | x ; \theta) \)
앞서 본 인풋x에 대해 labeling z 를 최적화 하려는 식(아래의 식) 안에 대입을 하고 합의 형태로 바꿔 minimazation 문제로 바꾸면 최종식은 다음과 같다.
\(\hat\theta = arg \max_{\theta} \sum_{i=1}^Nlog [ \sum_{\pi \in B^{-1}(z^…
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