요즘 개인적으로 ANN을 이용한 어플리케이션을 만들고 있었는데, 이 글을 보고 설계를 고치기로 했다. 이미 80%완성을 했는데.. 쩝.. ㅜㅜ
먼저 글에 나온 그림이 상당히 인상적이였는데 ANN을 이렇게나 쉽게 이야기 하는 그림이 세상이 있을까 하는 생각이 들 정도의 아주 멋진 그림이였다.
아래는 각 Neural이 어떻게 계산되고 output을 어떻게 내고 있는건지 잘 나타내는 그림이고
아래 그림은 모든 레이어의 Neural node들이 상호 어떻게 작용해서 학습을 해나가는지 보여주는 그림이다. 기억이 나지 않으면 이 gif를 각 단계마다 프린트 해서 이해될때 까지 보고 나서 프로그래밍을 하면 될듯 하다. 
나는 그저 array를 사용해서 neural의 input output을 계산했지만 위 포스트의 저자는 각 neural을 process로 만들어 actor 모델 방법으로 concurrency하게 구성을 했다.
그저 나는 functional language(Erlang)를 사용해서 만든것 뿐이고 위 사람은 진짜 Erlang을 사용해서 만들었더라.
오오… parallel computation과 ann의 결합이로군요…;; 빨랑 parallel sorting 레포트 끝내야 되는데-_-;; (이건 erlang이 아니고 C+MPI로 짜는 거긴 합니다만..)
재밋는거 숙제로 하시네요. ^^
저의 경우는 실제 구현 보다는 그저 설계만 해보고 끝낸 이슈였던걸.^^;
아시겠지만 구현 아이디어 자체는 간단하지만 구석구석 성능 향상을 위한 펙터들이 좀 있더라구요. 사실 그런 부분이 더 재미있을거 같다는 생각을 해봅니다.
이 과제로 구현하는 게 parallel 버전의 merge sort, odd-even transposition sort, bucket sample sort인데, 마지막 bucket sort를 2코어에서 돌려도 1코어에서 돌린 merge sort보다 느려서-_- 뭘 더 최적화해야 되나 고민입니다;;;
근데 듀가 내일이라 그냥 이대로 내야 할 듯…
어라 밑에 움직이는 GIF는 멀티레이어 퍼셉트론이랑 비슷한거 같은데 맞나요?
네 맞습니다. ^^
안녕하세요? 이 곳에서 ANN 을 보게되니 너무나 반갑네요… ^^;